Statistiques et Big Data regression

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Lors du re-paramétrage d'une fonction de vraisemblance, suffit-il de simplement brancher la variable transformée au lieu d'un changement de formule de variables?

Supposons que j'essaye de re-paramétrer une fonction de vraisemblance qui est distribuée de façon exponentielle. Si ma fonction de vraisemblance d'origine est: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe-θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} et je voudrais le re-paramétrer en utilisant , puisqueθn'est pas une …

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Que dire des modèles de données d'observation en l'absence d'instruments?

J'ai eu dans le passé un certain nombre de questions posées à mon sujet concernant des articles publiés dans un certain nombre de domaines où des régressions (et des modèles connexes, tels que des modèles de panel ou des GLM) sont utilisées sur des données d'observation (c'est-à-dire des données non …

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Pourquoi le système de notation Elo utilise-t-il une mauvaise règle de mise à jour?

Le système de notation Elo utilise un algorithme de minimisation de descente de gradient de la fonction de perte d'entropie croisée entre la probabilité attendue et observée d'un résultat dans des comparaisons appariées. Nous pouvons écrire les fonctions de perte générales comme E=−∑n,ipiLog(qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) où la somme …

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Pourquoi tous les composants PLS ensemble n'expliquent-ils qu'une partie de la variance des données d'origine?

J'ai un ensemble de données composé de 10 variables. J'ai exécuté des moindres carrés partiels (PLS) pour prédire une seule variable de réponse par ces 10 variables, extrait 10 composantes PLS, puis calculé la variance de chaque composante. Sur les données originales, j'ai pris la somme des variances de toutes …

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Clarifications concernant la lecture d'un nomogramme

Voici un nomogramme créé à partir de l'ensemble de données mtcars avec le package rms pour la formule: mpg ~ wt + am + qsec Le modèle lui-même semble bon avec R2 de 0,85 et P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + …

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Distinguer les effets à court terme et à long terme

J'ai lu dans un journal la phrase suivante: Le fait qu'il existe une différence entre les coefficients à court terme et à long terme est le résultat de notre spécification qui inclut des variables endogènes décalées. Ils effectuent une régression des premières différences et incluent un décalage de la variable …

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Comment éviter le terme log (0) en régression

J'ai les vecteurs X et Y simples suivants: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Je veux faire une régression en utilisant le journal de X. Pour éviter d'obtenir le journal (0), j'essaie de mettre +1 …

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Estimation de marche aléatoire avec AR (1)

Lorsque j'estime une marche aléatoire avec un AR (1), le coefficient est très proche de 1 mais toujours inférieur. Quelle est la raison mathématique pour laquelle le coefficient n'est pas supérieur à un?

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Régression avec une fréquence différente

J'essaie de faire une régression simple mais mes variables Y sont observées sur une fréquence mensuelle et les variables x sont observées sur une fréquence annuelle. J'apprécierai vraiment quelques conseils sur une approche appropriée qui peut être utilisée pour des régressions avec différentes fréquences. Merci beaucoup

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Choix entre un modèle de régression linéaire ou un modèle de régression non linéaire

Comment choisir entre un modèle de régression linéaire ou un modèle de régression non linéaire? Mon objectif est de prédire Y. Dans le cas d'un simple ensemble de données et je pouvais facilement décider quel modèle de régression utiliser en traçant un nuage de points.xxxyyy En cas de multi-variantes comme …

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Comment puis-je trouver une valeur de p de régression lisse spline / loess?

J'ai quelques variables et je suis intéressé à trouver des relations non linéaires entre elles. J'ai donc décidé d'adapter des splines ou des loess, et d'imprimer de jolis tracés (voir le code ci-dessous). Mais, je veux aussi avoir des statistiques qui me donnent une idée de la probabilité que la …

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Pourquoi ne pas transformer en log toutes les variables qui ne sont pas d'intérêt principal?

Les livres et les discussions indiquent souvent que face à des problèmes (dont il y en a quelques-uns) avec un prédicteur, la transformation logarithmique est une possibilité. Maintenant, je comprends que cela dépend des distributions et que la normalité des prédicteurs n'est pas une hypothèse de régression; mais la transformation …

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Pourquoi l'erreur de mesure dans la variable dépendante ne biaise-t-elle pas les résultats?

Quand il y a une erreur de mesure dans la variable indépendante, j'ai compris que les résultats seront biaisés contre 0. Lorsque la variable dépendante est mesurée avec erreur, ils disent que cela affecte juste les erreurs standard mais cela n'a pas beaucoup de sens pour moi parce que nous …

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Régression avec variable indépendante inverse

Supposons que j'ai un -vecteur Y de variables dépendantes et un N -vecteur X de variable indépendante. Lorsque Y est tracé contre 1NNNYOuiYNNNXXXYOuiY , je vois qu'il y a une relation linéaire (tendance à la hausse) entre les deux. Maintenant, cela aussi signifie qu'il ya une tendancebaisse linéaire entreYetX.1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Maintenant, …

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Intervention avec différenciation

Lorsque vous effectuez une analyse d'intervention avec des données de série temporelle (aka série temporelle interrompue) comme discuté ici, par exemple, une exigence que j'ai est d'estimer le gain (ou la perte) total dû à l'intervention - c'est-à-dire le nombre d'unités gagnées ou perdues (la variable Y ). Ne comprenant …

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