Statistiques et Big Data regression

2

Pourquoi Lasso ou ElasticNet fonctionnent mieux que Ridge lorsque les fonctionnalités sont corrélées

J'ai un ensemble de 150 fonctionnalités, et beaucoup d'entre elles sont fortement corrélées les unes aux autres. Mon objectif est de prédire la valeur d'une variable discrète, dont la plage est 1-8 . La taille de mon échantillon est de 550 et j'utilise une validation croisée 10 fois . AFAIK, …

17 regression lasso regularization ridge-regression elastic-net

3

Comment décider quelle famille GLM utiliser?

J'ai des données de densité de poisson que j'essaie de comparer entre plusieurs techniques de collecte différentes, les données ont beaucoup de zéros et l'histogramme semble approprié pour une distribution de poisson, sauf que, comme densités, ce ne sont pas des données entières. Je suis relativement nouveau dans les GLM …

17 regression distributions generalized-linear-model link-function

3

Que signifie le R au carré négatif?

Disons que j'ai des données, puis j'ajuste les données avec un modèle (une régression non linéaire). Ensuite, je calcule le R au carré ( ).R2R2R^2 Lorsque le R au carré est négatif, qu'est-ce que cela signifie? Est-ce à dire que mon modèle est mauvais? Je sais que la plage de …

17 regression goodness-of-fit r-squared curve-fitting

3

Régression logistique ou test T?

Un groupe de personnes répond à une question. La réponse peut être "oui" ou "non". Le chercheur souhaite savoir si l'âge est associé au type de réponse. L'association a été évaluée en effectuant une régression logistique où l'âge est la variable explicative et le type de réponse (oui, non) est …

17 regression logistic t-test

2

L'utilisation de la matrice de corrélation pour sélectionner les prédicteurs de régression est-elle correcte?

Il y a quelques jours, un de mes psychologues-chercheurs m'a parlé de sa méthode pour sélectionner des variables dans un modèle de régression linéaire. Je suppose que ce n'est pas bon, mais je dois demander à quelqu'un d'autre de m'en assurer. La méthode est: Examinez la matrice de corrélation entre …

17 regression correlation model-selection

2

Est-il judicieux d'utiliser une variable de date dans une régression?

Je n'ai pas l'habitude d'utiliser des variables au format de date dans R. Je me demande simplement s'il est possible d'ajouter une variable de date comme variable explicative dans un modèle de régression linéaire. Si c'est possible, comment interpréter le coefficient? Est-ce l'effet d'un jour sur la variable de résultat? …

17 r regression time-series

2

Revue de la littérature sur la régression non linéaire

Quelqu'un connaît-il un bon article de synthèse pour la littérature statistique sur la régression non linéaire? Je m'intéresse principalement aux résultats de cohérence et aux asymptotiques. Le modèle est particulièrement intéressant yje t= m ( xje t, θ ) + ϵje t,yjet=m(Xjet,θ)+ϵjet,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, pour les données du …

17 regression references nonlinear-regression

3

Qu'est-ce qu'un modèle nul en régression et comment est-il lié à l'hypothèse nulle?

Qu'est-ce qu'un modèle nul en régression et quelle est la relation entre le modèle nul et l'hypothèse nulle? Pour ma compréhension, cela signifie-t-il Utiliser la «moyenne de la variable de réponse» pour prédire la variable de réponse continue? Utiliser la «distribution d'étiquettes» pour prédire les variables de réponse discrètes? Si …

16 regression hypothesis-testing classification terminology model

1

Inverser la régression des crêtes: compte tenu de la matrice de réponse et des coefficients de régression, trouver des prédicteurs appropriés

Considérons un problème de régression OLS standard : J'ai des matrices \ Y et \ X et je veux trouver \ B pour minimiser L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2. La solution est donnée par \ hat \ B = \ argmin_ …

16 regression least-squares ridge-regression

2

Pourquoi la régression des crêtes ne réduira-t-elle pas certains coefficients à zéro comme le lasso?

Pour expliquer la régression LASSO, le diagramme d'un diamant et d'un cercle est souvent utilisé. On dit que parce que la forme de la contrainte dans LASSO est un diamant, la solution des moindres carrés obtenue pourrait toucher le coin du diamant de telle sorte qu'elle entraîne un rétrécissement d'une …

16 regression lasso ridge-regression

1

Dans la régression linéaire multiple, pourquoi un tracé de points prédits ne se trouve-t-il pas en ligne droite?

J'utilise la régression linéaire multiple pour décrire les relations entre Y et X1, X2. D'après la théorie, j'ai compris que la régression multiple suppose des relations linéaires entre Y et chacun de X (Y et X1, Y et X2). Je n'utilise aucune transformation de X. J'ai donc obtenu le modèle …

16 regression multiple-regression python linear

1

Pearson VS Deviance Residuals dans la régression logistique

Je sais que les résidus Pearson standardisés sont obtenus de manière probabiliste traditionnelle: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} et les résidus de déviance sont obtenus de manière plus statistique (la contribution de chaque point à la vraisemblance): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} où = 1 …

16 regression logistic generalized-linear-model residuals deviance

1

Dans quelles conditions exactement la régression des crêtes est-elle en mesure d'apporter une amélioration par rapport à la régression des moindres carrés ordinaires?

La régression de crête estime les paramètres ββ\boldsymbol \beta dans un modèle linéaire y=Xβy=Xβ\mathbf y = \mathbf X \boldsymbol \beta by β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,\hat{\boldsymbol \beta}_\lambda = (\mathbf X^\top \mathbf X + \lambda \mathbf I)^{-1} \mathbf X^\top \mathbf y, où λλ\lambda est un paramètre de régularisation. Il est bien connu qu'elle fonctionne souvent …

16 regression ridge-regression shrinkage

3

Littérature sur la régression quantile IV

Au cours des derniers mois, j'ai lu intensivement sur la régression quantile en préparation de ma thèse de maîtrise cet été. Plus précisément, j'ai lu la plupart des livres de Roger Koenker de 2005 sur le sujet. Maintenant, je veux étendre ces connaissances existantes aux techniques de régression quantile qui …

16 regression references econometrics instrumental-variables quantile-regression

2

Affichage de la corrélation spatiale et temporelle sur les cartes

J'ai des données pour un réseau de stations météorologiques à travers les États-Unis. Cela me donne un bloc de données qui contient la date, la latitude, la longitude et une certaine valeur mesurée. Supposons que les données soient collectées une fois par jour et dictées par la météo à l'échelle …

16 r regression data-visualization pca spatial

Questions marquées «regression»