Statistiques et Big Data regression

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Les résultats de la régression ont une limite supérieure inattendue

J'essaie de prédire un score d'équilibre et j'ai essayé plusieurs méthodes de régression différentes. Une chose que j'ai remarquée, c'est que les valeurs prédites semblent avoir une sorte de limite supérieure. Autrement dit, le solde réel est de , mais mes prédictions atteignent un sommet d'environ 0,8 . Le graphique …

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R séries chronologiques saisonnières

J'utilise la decomposefonction dans Ret propose les 3 composantes de ma série chronologique mensuelle (tendance, saisonnière et aléatoire). Si je trace le graphique ou regarde le tableau, je peux clairement voir que la série chronologique est affectée par la saisonnalité. Cependant, lorsque je régresse la série chronologique sur les 11 …

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Est-il juste d'utiliser le mot «prédire» pour la régression (logistique)?

Ma compréhension est que même la régression ne donne pas de causalité. Il ne peut donner qu'une association entre la variable y et les variables x et éventuellement une direction. Ai-je raison? J'ai souvent trouvé des expressions similaires à "x prédit y" même dans la plupart des manuels de cours …

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rapport de cotes ajusté vs rapport de cotes

Dans l'analyse de régression multivariée, il semble que les gens utilisent différentes définitions des rapports de cotes ajustés. Pourriez-vous s'il vous plaît clarifier pour moi ce qu'est un OU ajusté et en quoi il diffère d'un OU non ajusté ? Merci!

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Estimer la masse de fruits dans un sac à partir des totaux liés uniquement?

Un professeur de mon université a posé une question comme celle-ci (pas pour les devoirs car le cours est terminé et je n'y étais pas). Je ne sais pas comment l'aborder. La question concerne 2 sachets contenant chacun un assortiment de différents types de fruits: Le premier sac contient les …

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Dérivation intéressante de R au carré

Il y a des années, j'ai trouvé cette identité par l'expérimentation en jouant avec les données et les transformations. Après l'avoir expliqué à mon professeur de statistique, il est venu dans la classe suivante avec une épreuve d'une page utilisant la notation vectorielle et matricielle. Malheureusement, j'ai perdu le papier …

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Comment les résidus sont-ils liés aux perturbations sous-jacentes?

Dans la méthode des moindres carrés, nous voulons estimer les paramètres inconnus dans le modèle: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Une fois que nous avons fait cela (pour certaines valeurs observées), nous obtenons la droite de régression ajustée: Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Y_j = \hat{\alpha} + \hat{\beta}x +e_j \enspace …

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Les estimations de l'ordonnée à l'origine et de la pente dans une régression linéaire simple sont-elles indépendantes?

Considérons un modèle linéaire yje= α + βXje+ ϵjeyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i et des estimations pour la pente et l'ordonnée à l'origine et utilisant les moindres carrés ordinaires. Cette référence pour une statistique mathématique fait que et sont indépendants (dans leur preuve de leur théorème). la ß …

9 regression

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Régression avec un échantillon de très petite taille

Je veux exécuter une régression avec 4 à 5 variables explicatives, mais je n'ai que 15 observations. Ne pouvant supposer que ces variables sont normalement distribuées, existe-t-il une méthode de régression non paramétrique ou toute autre méthode de régression valide?

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Comment évaluer la qualité de l'ajustement pour les fonctions de survie

Je suis un nouveau venu dans l'analyse de survie, même si j'ai quelques connaissances en classification et régression. Pour la régression, nous avons des statistiques MSE et R au carré. Mais comment pouvons-nous dire que le modèle de survie A est supérieur au modèle de survie B en plus d'une …

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Modèle de régression linéaire qui convient le mieux aux données contenant des erreurs

Je recherche un algorithme de régression linéaire qui convient le mieux à des données dont la variable indépendante (x) a une erreur de mesure constante et la variable dépendante (y) a une erreur dépendante du signal. L'image ci-dessus illustre ma question.

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Comment inclure et dans la régression et s'il faut les centrer?

Je veux inclure le terme et son carré (variables prédictives) dans une régression parce que je suppose que les faibles valeurs de ont un effet positif sur la variable dépendante et les valeurs élevées ont un effet négatif. Le devrait capturer l'effet des valeurs plus élevées. J'espère donc que le …

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Pourquoi la corrélation des résidus n'a-t-elle pas d'importance lors des tests de normalité?

Lorsque (c'est-à-dire que provient d'un modèle de régression linéaire), \ varepsilon \ sim \ mathcal {N} (0, \ sigma ^ 2 I) \ hspace {1em} \ Rightarrow \ hspace {1em} \ hat {e} = (I - H) Y \ sim \ mathcal {N} (0, (I - H) \ sigma ^ …

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Montage d'un coefficient DLM variable dans le temps

Je veux adapter un DLM avec des coefficients variant dans le temps, c'est-à-dire une extension de la régression linéaire habituelle, .yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 J'ai un prédicteur ( ) et une variable de réponse ( y t ), des captures annuelles de poissons marins et intérieurs respectivement …

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Intégration de variables explicatives plus détaillées dans le temps

J'essaie de comprendre comment je pourrais mieux modéliser une variable où, au fil du temps, j'ai obtenu des prédicteurs de plus en plus détaillés. Par exemple, envisagez de modéliser les taux de recouvrement des prêts en défaut. Supposons que nous ayons un ensemble de données avec 20 ans de données, …

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