Questions marquées «regression»

Techniques d'analyse de la relation entre une (ou plusieurs) variables "dépendantes" et des variables "indépendantes".

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Expliquer l'ajustement du modèle, en anglais simple
En lisant sur les méthodes et les résultats de l'analyse statistique, notamment en épidémiologie, j'entends très souvent parler d' ajustement ou de contrôle des modèles. Comment expliqueriez-vous, à un non-statisticien, le but de cela? Comment interprétez-vous vos résultats après avoir contrôlé certaines variables? Une petite visite guidée dans Stata ou …
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Quelle est / sont la différence «mécanique» entre la régression linéaire multiple avec décalages et séries chronologiques?
Je suis diplômé des affaires et de l'économie et j'étudie actuellement pour une maîtrise en ingénierie des données. Tout en étudiant la régression linéaire (LR) puis l'analyse des séries chronologiques (TS), une question m'est venue à l'esprit. Pourquoi créer une toute nouvelle méthode, c'est-à-dire des séries chronologiques (ARIMA), au lieu …
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Comment interpréter une courbe ROC?
J'ai appliqué une régression logistique à mes données sur SAS et voici la courbe ROC et le tableau de classification. Je suis à l'aise avec les chiffres du tableau de classification, mais je ne sais pas exactement ce que la courbe roc et la zone en dessous montrent. Toute explication …
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Effectuer une régression linéaire, mais forcer la solution à passer par certains points de données particuliers
Je sais comment effectuer une régression linéaire sur un ensemble de points. Autrement dit, je sais comment adapter un polynôme de mon choix, à un ensemble de données donné (au sens LSE). Cependant, ce que je ne sais pas, c'est comment forcer ma solution à passer par certains points particuliers …
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Abandon des valeurs aberrantes sur la base de «2,5 fois le RMSE»
Dans Kahneman et Deaton (2010) , les auteurs écrivent ce qui suit:††^\dagger Cette régression explique 37% de la variance, avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 0,67852. Pour éliminer les valeurs aberrantes et les rapports de revenus peu plausibles, nous avons supprimé les observations dans lesquelles la valeur absolue de …
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Quel est l'intérêt d'une régression univariée avant une régression multivariée?
Je travaille actuellement sur un problème dans lequel nous avons un petit ensemble de données et nous nous intéressons à l'effet de causalité d'un traitement sur le résultat. Mon conseiller m'a demandé d'effectuer une régression univariée sur chaque prédicteur avec le résultat comme réponse, puis l'affectation de traitement comme réponse. …
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Pourquoi la meilleure sélection de sous-ensembles n'est-elle pas favorisée par rapport au lasso?
Je lis sur la meilleure sélection de sous-ensembles dans le livre Elements of statistics learning. Si j'ai 3 prédicteurs , je crée sous-ensembles:x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 Sous-ensemble sans prédicteurs sous-ensemble avec prédicteurx1x1x_1 sous-ensemble avec prédicteurx2x2x_2 sous-ensemble avec prédicteur x3x3x_3 sous-ensemble avec prédicteurs x1,x2x1,x2x_1,x_2 sous-ensemble avec prédicteurs x1,x3x1,x3x_1,x_3 sous-ensemble avec prédicteurs x2,x3x2,x3x_2,x_3 sous-ensemble avec …
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