Statistiques et Big Data regression

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LARS vs descente coordonnée pour le lasso

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …

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Ajouter des coefficients pour obtenir des effets d'interaction - que faire des SE?

J'ai une régression multivariée, qui inclut des interactions. Par exemple, pour obtenir l'estimation de l'effet du traitement pour le quintile le plus pauvre, j'ai besoin d'ajouter les coefficients du régresseur de traitement au coefficient de la variable d'interaction (qui interagit avec le traitement et le quintile 1). Lors de l'ajout …

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Existe-t-il un problème théorique avec la moyenne des coefficients de régression pour construire un modèle?

Je veux construire un modèle de régression qui est une moyenne de plusieurs modèles OLS, chacun basé sur un sous-ensemble des données complètes. L'idée derrière cela est basée sur cet article . Je crée k plis et je crée k modèles OLS, chacun sur des données sans l'un des plis. …

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La médiane 2SLS juste identifiée est-elle impartiale?

Dans Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion (Angrist et Pischke, 2009: page 209), je lis ce qui suit: (...) En fait, le 2SLS (par exemple, l'estimateur Wald simple) qui vient d'être identifié est approximativement sans biais . Ceci est difficile à montrer formellement parce que le 2SLS juste identifié n'a …

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Y a-t-il des circonstances où une régression pas à pas devrait être utilisée?

La régression pas à pas avait été surutilisée dans de nombreux articles biomédicaux dans le passé, mais cela semble s'améliorer avec une meilleure éducation de ses nombreux problèmes. De nombreux critiques plus âgés le demandent cependant. Quelles sont les circonstances dans lesquelles la régression pas à pas a un rôle …

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AIC de régression de crête: degrés de liberté vs nombre de paramètres

Je veux calculer l'AICc d'un modèle de régression de crête. Le problème est le nombre de paramètres. Pour la régression linéaire, la plupart des gens suggèrent que le nombre de paramètres est égal au nombre de coefficients estimés plus sigma (la variance de l'erreur). En ce qui concerne la régression …

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Pouvez-vous donner une explication simple et intuitive de la méthode IRLS pour trouver le MLE d'un GLM?

Contexte: J'essaie de suivre l'examen de Princeton de l'estimation MLE pour GLM . Je comprends les bases de l' estimation MLE: likelihood, score, observée et attendue Fisher informationet la Fisher scoringtechnique. Et je sais comment justifier une régression linéaire simple avec une estimation MLE . La question: Je ne comprends …

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Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …

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Comment définir une région de rejet lorsqu'il n'y a pas d'UMP?

Considérons le modèle de régression linéaire y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Soit vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 On peut en déduire que , où . Et est la notation typique de la matrice de l'annihilateur, , où est la variable dépendante …

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Régression linéaire simple, valeurs de p et AIC

Je me rends compte que ce sujet a été soulevé plusieurs fois auparavant, par exemple ici , mais je ne sais toujours pas comment interpréter au mieux ma sortie de régression. J'ai un ensemble de données très simple, composé d'une colonne de valeurs x et d'une colonne de valeurs y …

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Pourquoi utiliser le lasso de groupe au lieu du lasso?

J'ai lu que le lasso de groupe est utilisé pour la sélection des variables et la rareté dans un groupe de variables. Je veux connaître l'intuition derrière cette affirmation. Pourquoi le lasso de groupe est-il préféré au lasso? Pourquoi le chemin de la solution de lasso de groupe n'est-il pas …

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Formule pour l'intervalle de confiance à 95% pour

J'ai googlé et recherché sur stats.stackexchange mais je ne trouve pas la formule pour calculer un intervalle de confiance à 95% pour une valeur pour une régression linéaire. Quelqu'un peut-il le fournir?R2R2R^2 Mieux encore, disons que j'ai exécuté la régression linéaire ci-dessous dans R. Comment calculer un intervalle de confiance …

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Capturer la saisonnalité en régression multiple pour les données quotidiennes

J'ai des données de vente quotidiennes pour un produit très saisonnier. Je veux saisir la saisonnalité dans le modèle de régression. J'ai lu que si vous avez des données trimestrielles ou mensuelles, dans ce cas, vous pouvez créer respectivement 3 et 11 variables muettes - mais puis-je gérer les données …

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Un modèle de régression dont la variable de réponse est le jour de l'année où un événement annuel se produit (généralement)

Dans ce cas particulier, je fais référence au jour où un lac gèle. Cette date "glacée" n'a lieu qu'une fois par an, mais parfois elle ne se produit pas du tout (si l'hiver est chaud). Ainsi, sur une année, le lac peut geler le jour 20 (20 janvier) et une …

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Machines Boltzmann restreintes pour la régression?

Je poursuis la question que j'avais posée plus tôt sur les mécanismes RBM . Je vois beaucoup de littérature qui les décrit, mais aucune qui parle réellement de régression (pas même de classification avec des données étiquetées). J'ai l'impression qu'il est utilisé uniquement pour les données non étiquetées. Existe-t-il des …

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