Statistiques et Big Data regression

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Stabilité bêta en régression linéaire avec multi-colinéarité élevée? Disons que dans une régression linéaire, les variables et x 2 ont une multi-colinéarité élevée (la corrélation est d'environ 0,9).X1x1x_1X2x2x_2 Nous sommes préoccupés par la stabilité du coefficient , nous devons donc traiter la multi-colinéarité.ββ\beta La solution du manuel serait de simplement …

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Pourquoi utiliser une distribution bêta sur le paramètre Bernoulli pour la régression logistique hiérarchique?

Je suis en train de lire l'excellent livre de Kruschke «Faire l'analyse des données bayésiennes». Cependant, le chapitre sur la régression logistique hiérarchique (chapitre 20) est quelque peu déroutant. La figure 20.2 décrit une régression logistique hiérarchique où le paramètre de Bernoulli est défini comme la fonction linéaire sur les …

13 regression bayesian logistic multilevel-analysis

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Test de non-linéarité dans la régression logistique (ou d'autres formes de régression)

L'une des hypothèses de régression logistique est la linéarité du logit. Donc, une fois mon modèle opérationnel, je teste la non-linéarité en utilisant le test de Box-Tidwell. Un de mes prédicteurs continus (X) s'est révélé positif pour la non-linéarité. Que dois-je faire ensuite? Comme il s'agit d'une violation des hypothèses, …

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Comment exécuter une régression linéaire de manière parallèle / distribuée pour le paramétrage du Big Data?

Je travaille sur un très gros problème de régression linéaire, avec une taille de données si grande qu'elles doivent être stockées sur un cluster de machines. Il sera beaucoup trop volumineux pour regrouper tous les échantillons dans la mémoire d'une seule machine (même le disque) Pour effectuer la régression de …

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Le coût de l'entropie croisée est-il logique dans le contexte de la régression?

Le coût de l'entropie croisée est-il logique dans le contexte de la régression (par opposition à la classification)? Si oui, pourriez-vous donner un exemple de jouet via TensorFlow? Sinon, pourquoi pas? Je lisais sur l'entropie croisée dans Neural Networks and Deep Learning par Michael Nielsen et cela semble être quelque …

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Pourquoi la régression logistique produit-elle des modèles bien calibrés?

Je comprends que l'une des raisons pour lesquelles la régression logistique est fréquemment utilisée pour prédire les taux de clics sur le Web est qu'elle produit des modèles bien calibrés. Y a-t-il une bonne explication mathématique à cela?

13 regression logistic

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Comment vérifier l'hypothèse de linéarité au logit pour les variables indépendantes continues dans l'analyse de régression logistique?

Je suis confondu avec l'hypothèse de linéarité au logit pour les variables prédictives continues dans l'analyse de régression logistique. Avons-nous besoin de vérifier la relation linéaire lors du dépistage des prédicteurs potentiels en utilisant une analyse de régression logistique univariable? Dans mon cas, j'utilise l'analyse de régression logistique multiple pour …

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Réglage de l'hyperparamètre dans la régression du processus gaussien

J'essaie de régler les hyperparamètres de l'algorithme de régression de processus gaussien que j'ai implémenté. Je veux simplement maximiser la probabilité marginale de log donnée par la formule où K est la matrice de covariance avec le éléments K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- 1} \ …

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Conversion des bêtas normalisés en variables d'origine

Je me rends compte que c'est probablement une question très simple, mais après avoir cherché, je ne trouve pas la réponse que je cherche. J'ai un problème où j'ai besoin de normaliser les variables exécutez la (régression de crête) pour calculer les estimations de crête des bêtas. J'ai ensuite besoin …

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Processus gaussiens: comment utiliser GPML pour une sortie multidimensionnelle

Existe-t-il un moyen d'effectuer une régression de processus gaussienne sur une sortie multidimensionnelle (éventuellement corrélée) à l'aide de GPML ? Dans le script de démonstration, je ne pouvais trouver qu'un exemple 1D. Une question similaire sur le CV qui aborde le cas de l'entrée multidimensionnelle. J'ai parcouru leur livre pour …

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Termes d'interaction et polynômes d'ordre supérieur

Si je souhaitais ajuster les interactions bidirectionnelles entre une variable explicative linéaire et autre variable explicative qui a une relation quadratique avec la variable dépendante , devrais-je inclure à la fois l'interaction avec la composante quadratique et l'interaction avec la linéaire composant dans le modèle? Par exemple: À son tour, …

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Interprétation des proportions qui totalisent un en tant que variables indépendantes dans la régression linéaire

Je connais le concept de variables catégorielles et le codage des variables fictives respectif qui nous permet d'ajuster un niveau comme ligne de base afin d'éviter la colinéarité. Je suis également familier avec la façon d'interpréter les estimations de paramètres à partir de ces modèles: le changement prévu dans le …

13 regression interpretation proportion multicollinearity

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Les root sont-elles recommandées?

Mon collègue veut analyser certaines données après avoir transformé la variable de réponse en la portant à la puissance de (c'est-à-dire ).1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Je suis mal à l'aise avec cela, mais j'ai du mal à expliquer pourquoi. Je ne peux penser à aucune justification mécanique de cette transformation. Je ne l'ai …

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La régression linéaire est-elle obsolète? [fermé]

Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je suis actuellement dans une …

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Comprendre la régression logistique et la probabilité

Comment fonctionne réellement l’estimation des paramètres / la formation de la régression logistique? Je vais essayer de mettre ce que j'ai jusqu'à présent. La sortie est y la sortie de la fonction logistique sous forme d'une probabilité dépendant de la valeur de x: P( y= 1 | x ) = …

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