Statistiques et Big Data regression

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Comment détecter lorsqu'un modèle de régression est trop adapté?

Lorsque vous êtes celui qui fait le travail, sachant ce que vous faites, vous développez une idée du moment où vous avez trop adapté le modèle. D'une part, vous pouvez suivre la tendance ou la détérioration du carré R ajusté du modèle. Vous pouvez également suivre une détérioration similaire des …

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Les modèles CART peuvent-ils être rendus robustes?

Un collègue de mon bureau m'a dit aujourd'hui "Les modèles d'arbres ne sont pas bons parce qu'ils sont pris par des observations extrêmes". Une recherche ici a abouti à ce fil qui soutient essentiellement la revendication. Ce qui m'amène à la question - dans quelle situation un modèle CART peut-il …

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LOESS qui permet les discontinuités

Existe-t-il une technique de modélisation comme LOESS qui autorise zéro, une ou plusieurs discontinuités, où le moment des discontinuités n'est pas connu a priori? Si une technique existe, existe-t-il une implémentation existante dans R?

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La différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique

J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log (odds)? d'après ce que j'ai vu, les …

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Comment trouver les coefficients de régression

En régression de crête, la fonction objectif à minimiser est: RSS + λ ∑ β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Peut-on l'optimiser en utilisant la méthode du multiplicateur de Lagrange? Ou est-ce une différenciation directe?

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Dans un GLM, la probabilité logarithmique du modèle saturé est-elle toujours nulle?

Dans le cadre de la sortie d'un modèle linéaire généralisé, la déviance nulle et résiduelle est utilisée pour évaluer le modèle. Je vois souvent les formules de ces quantités exprimées en termes de probabilité logarithmique du modèle saturé, par exemple: /stats//a/113022/22199 , Régression logistique: comment obtenir un modèle saturé Le …

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Différence entre le modèle statistique OLS et la régression linéaire scikit

J'ai une question sur deux méthodes différentes de bibliothèques différentes qui semblent faire le même travail. J'essaie de faire un modèle de régression linéaire. Voici le code que j'utilise la bibliothèque statsmodel avec OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=1) x_train = sm.add_constant(X_train) model = sm.OLS(y_train, x_train) …

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Quelle est la différence entre plusieurs R et R au carré?

En régression linéaire, nous obtenons souvent plusieurs R et R au carré. Quelles sont les différences entre eux?

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Qu'entend-on simplement par forme réduite?

En économétrie, qu'entend-on par forme réduite? Aussi, qu'est-ce que les gens recherchent quand ils disent "Je voudrais voir les estimations de forme réduites". Cela a été jeté au travail et les explications individuelles et les recherches Google sont trop techniques. En espérant que quelqu'un pourrait donner un exemple simple.

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Ratios in Regression, aka Questions on Kronmal

Récemment, la consultation aléatoire de questions a déclenché la mémoire d'un commentaire spontané de l'un de mes professeurs, il y a quelques années, mettant en garde contre l'utilisation des ratios dans les modèles de régression. J'ai donc commencé à lire sur ce sujet, menant finalement à Kronmal 1993. Je veux …

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La régression de Poisson a-t-elle un terme d'erreur?

Je me demandais simplement si la régression de Poisson a un terme d'erreur? Une régression de Poisson peut-elle avoir des effets aléatoires et un terme d'erreur? Je suis confus sur ce point. Dans la régression logistique, il n'y a pas de terme d'erreur car votre variable de résultat est binaire. …

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Mathématiques derrière les arbres de classification et de régression

Quelqu'un peut-il aider à expliquer certaines des mathématiques derrière la classification dans CART? Je cherche à comprendre comment deux étapes principales se produisent. Par exemple, j'ai formé un classificateur CART sur un ensemble de données et utilisé un ensemble de données de test pour marquer ses performances prédictives mais: Comment …

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Hypothèses du modèle linéaire généralisé

J'ai créé un modèle linéaire généralisé avec une seule variable de réponse (continue / normalement distribuée) et 4 variables explicatives (dont 3 sont des facteurs et la quatrième est un entier). J'ai utilisé une distribution d'erreur gaussienne avec une fonction de lien d'identité. Je vérifie actuellement que le modèle satisfait …

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Descente de gradient vs fonction lm () dans R?

Je passe en revue les vidéos du cours gratuit d' apprentissage automatique en ligne d' Andrew Ng à Stanford. Il décrit Gradient Descent comme un algorithme pour résoudre la régression linéaire et écrire des fonctions dans Octave pour l'exécuter. Vraisemblablement, je pourrais réécrire ces fonctions dans R, mais ma question …

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Comment faire une régression linéaire par morceaux avec plusieurs nœuds inconnus?

Existe-t-il des packages pour effectuer une régression linéaire par morceaux, qui peut détecter automatiquement les nœuds multiples? Merci. Lorsque j'utilise le package strucchange. Je n'ai pas pu détecter les points de changement. Je ne sais pas comment il détecte les points de changement. À partir des parcelles, je pouvais voir …

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