Statistiques et Big Data regression

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Hétéroscédasticité et normalité des résidus

J'ai une régression linéaire qui est assez bonne, je suppose (c'est pour un projet universitaire donc je n'ai pas vraiment besoin d'être super précis). Le fait est que, si je trace les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs prédites, il y a (selon mon professeur) une pointe d'hétéroskédasticité. Mais si …

12 regression normal-distribution residuals heteroscedasticity

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Comment savoir si les résidus sont auto-corrélés à partir d'un graphique

Lorsque vous effectuez une régression OLS et tracez les résidus résultants, comment savoir si les résidus sont autocorrélés? Je sais qu'il existe des tests pour cela (Durbin, Breusch-Godfrey) mais je me demandais si vous pouvez simplement regarder un tracé pour évaluer si l'autocorrélation pourrait être un problème (car pour l'hétéroskédasticité, …

12 regression autocorrelation residuals

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Quels sont les avantages de la régression de Poisson sur la régression linéaire dans ce cas?

On m'a donné un ensemble de données qui contient le nombre de bourses obtenues par les élèves d'une école secondaire où les prédicteurs du nombre de bourses gagnées comprennent le type de programme auquel l'étudiant était inscrit et le score à son examen final en mathématiques. Je me demandais si …

12 regression generalized-linear-model poisson-distribution count-data

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Comparaison de deux modèles de régression linéaire

Je voudrais comparer deux modèles de régression linéaire qui représentent les taux de dégradation d'un ARNm dans le temps dans deux conditions différentes. Les données de chaque modèle ont été collectées indépendamment. Voici l'ensemble de données. Journal de temps (heures) (traitement A) journal (traitement B) 0 2,02 1,97 0 2,04 …

12 regression model-comparison

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Sélection des fonctionnalités et réglage des paramètres avec curseur pour la forêt aléatoire

J'ai des données avec quelques milliers de fonctionnalités et je souhaite effectuer une sélection récursive des fonctionnalités (RFE) pour supprimer celles qui ne sont pas informatives. Je le fais avec caret et RFE. Cependant, j'ai commencé à penser, si je veux obtenir le meilleur ajustement de régression (forêt aléatoire, par …

12 regression feature-selection random-forest caret

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Relation entre deux séries chronologiques: ARIMA

Étant donné les deux séries chronologiques suivantes ( x , y ; voir ci-dessous), quelle est la meilleure méthode pour modéliser la relation entre les tendances à long terme de ces données? Les deux séries chronologiques ont des tests de Durbin-Watson significatifs lorsqu'elles sont modélisées en fonction du temps et …

12 regression time-series arima

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Pourquoi utiliser un DV retardé comme variable instrumentale?

J'ai hérité d'un code d'analyse de données que, n'étant pas économétricien, j'ai du mal à comprendre. Un modèle exécute une régression de variables instrumentales avec la commande Stata suivante ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Cet ensemble de données est un panneau avec plusieurs observations séquentielles …

12 regression stata instrumental-variables

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Quelle est la différence entre et le score de variance dans Scikit-learn?

Je lisais sur les métriques de régression dans le manuel python scikit-learn et même si chacun d'eux a sa propre formule, je ne peux pas dire intuitivement quelle est la différence entre et le score de variance et donc quand utiliser l'un ou l'autre pour évaluer mes modèles.R2R2R^2

12 regression variance scikit-learn r-squared model-evaluation

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Dérivation de la fonction de coût de régression linéaire régularisée par cours d'apprentissage automatique Coursera

J'ai suivi le cours "Machine Learning" d'Andrew Ng via Coursera il y a quelques mois, sans prêter attention à la plupart des mathématiques / dérivations et plutôt me concentrer sur la mise en œuvre et l'aspect pratique. Depuis lors, j'ai recommencé à étudier certaines des théories sous-jacentes et j'ai revu …

12 regression self-study

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Interprétation d'un modèle de régression logistique avec plusieurs prédicteurs

J'ai effectué une régression logistique multivariée avec la variable dépendante Yétant le décès dans une maison de soins infirmiers dans une certaine période d'entrée et j'ai obtenu les résultats suivants (notez que si les variables commencent dans Ac'est une valeur continue tandis que celles qui commencent dans Bsont catégoriques): Call: …

12 r regression logistic

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Comment un vecteur de variables peut-il représenter un hyperplan?

Je lis Éléments d'apprentissage statistique et à la page 12 (section 2.3) un modèle linéaire est noté comme: Yˆ=XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... où est la transposition d'un vecteur colonne des prédicteurs / variables indépendantes / entrées. (Il déclare plus tôt "tous les vecteurs sont supposés être des vecteurs de …

12 regression references statistical-learning

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Quel est le problème avec l'utilisation du R au carré dans les modèles de séries chronologiques?

J'ai lu que l'utilisation du R au carré pour les séries temporelles n'est pas appropriée car dans un contexte de série temporelle (je sais qu'il existe d'autres contextes) le R au carré n'est plus unique. Pourquoi est-ce? J'ai essayé de chercher, mais je n'ai rien trouvé. En règle générale, je …

12 regression time-series r-squared

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Nombre minimal d'observations pour la régression linéaire multiple

Je fais une régression linéaire multiple. J'ai 21 observations et 5 variables. Mon objectif est simplement de trouver la relation entre les variables Mes données sont-elles suffisantes pour effectuer une régression multiple? Le résultat du test t a révélé que 3 de mes variables ne sont pas significatives. Dois-je refaire …

12 regression t-test multiple-regression

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Régression linéaire simple dans Keras

Après avoir regardé cette question: en essayant d'émuler la régression linéaire en utilisant Keras , j'ai essayé de rouler mon propre exemple, juste à des fins d'étude et pour développer mon intuition. J'ai téléchargé un simple ensemble de données et utilisé une colonne pour en prédire une autre. Les données …

12 regression machine-learning neural-networks linear keras

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Modélisation avec plus de variables que de points de données

Je suis relativement nouveau dans l'apprentissage machine / modélisation et j'aimerais avoir des informations sur ce problème. J'ai un ensemble de données où le nombre d'observations est mais le nombre de variables est . Premièrement, est-il même judicieux d'envisager de construire un modèle sur un ensemble de données comme celui-ci …

12 regression machine-learning dimensionality-reduction penalized

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