Questions marquées «regression»

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

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Graphique de régression complexe dans R
J'ai besoin de dessiner un graphique complexe pour l'analyse visuelle des données. J'ai 2 variables et un grand nombre de cas (> 1000). Par exemple (le nombre est 100 si la dispersion est moins "normale"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) J'ai besoin de tracer des …
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Tracer une ligne de régression par morceaux
Existe-t-il un moyen de tracer la ligne de régression d'un modèle par morceaux comme celui-ci, autre que d'utiliser linespour tracer chaque segment séparément ou en utilisant geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = …
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Dans R, «glmnet» correspond-il à une interception?
J'ajuste un modèle linéaire dans R en utilisant glmnet. Le modèle original (non régularisé) a été ajusté en utilisant lmet n'avait pas de terme constant (c'est-à-dire qu'il était sous la forme lm(y~0+x1+x2,data)). glmnetprend une matrice de prédicteurs et un vecteur de réponses. J'ai lu la glmnetdocumentation et je ne trouve …
10 r  regression  lasso 
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Différence entre GLS et SUR
J'ai lu des informations sur les moindres carrés généralisés (GLS) et j'essaie de les rattacher à mon expérience économétrique de base. Je me souviens à l'école d'études supérieures utilisant la régression apparemment sans rapport (SUR) qui semble quelque peu similaire à GLS. Un document sur lequel je suis tombé a …
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Quel type d'analyse post-ajustement des résidus utilisez-vous?
Lors de la régression linéaire multiple OLS, plutôt que de tracer les résidus par rapport aux valeurs ajustées, je trace les résidus Studentized (internes) par rapport aux valeurs ajustées (idem pour les covariables). Ces résidus sont définis comme: e∗je= ejes2( 1 - hje je)---------√eje∗=ejes2(1-hjeje)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} où …
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En régression linéaire, pourquoi devrions-nous inclure des termes quadratiques alors que nous ne nous intéressons qu'aux termes d'interaction?
Supposons que je m'intéresse à un modèle de régression linéaire, pour , car je voudrais voir si une interaction entre les deux covariables a un effet sur Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Dans les notes de cours d'un professeur (avec qui je n'ai pas de contact), …
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Pourquoi utilisons-nous des résidus pour tester les hypothèses sur les erreurs de régression?
Supposons que nous ayons un modèle .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i La régression a un certain nombre d'hypothèses, telles que les erreurs devraient être normalement distribuées avec un zéro moyen et une variance constante. On m'a appris à vérifier ces hypothèses en …
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Quelle est la différence entre fonction_décision, fonction_prédire et fonction de prédiction pour un problème de régression logistique?
J'ai parcouru la documentation sklearn mais je ne suis pas en mesure de comprendre le but de ces fonctions dans le contexte de la régression logistique. Car decision_functionil dit que c'est la distance entre l'hyperplan et l'instance de test. comment cette information particulière est-elle utile? et comment cela ne se …
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