Statistiques et Big Data regression

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Quel est l'effet d'avoir des prédicteurs corrélés dans un modèle de régression multiple?

J'ai appris dans ma classe de modèles linéaires que si deux prédicteurs sont corrélés et que les deux sont inclus dans un modèle, un sera insignifiant. Par exemple, supposons que la taille d’une maison et le nombre de chambres à coucher soient corrélés. Lors de la prévision du coût d'une …

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Comment simuler des données artificielles pour une régression logistique?

Je sais que quelque chose me manque dans ma compréhension de la régression logistique et apprécierais vraiment toute aide. Autant que je sache, la régression logistique suppose que la probabilité d'un résultat '1' compte tenu des entrées est une combinaison linéaire des entrées, passant par une fonction de logistique inverse. …

45 r regression logistic generalized-linear-model simulation

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Régression lorsque les résidus OLS ne sont pas distribués normalement

Plusieurs sites de ce site discutent de la façon de déterminer si les résidus OLS sont distribués de manière asymptotique normalement. Un autre moyen d'évaluer la normalité des résidus avec le code R est fourni dans cette excellente réponse . Ceci est une autre discussion sur la différence pratique entre …

45 regression least-squares residuals assumptions normality-assumption

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Pourquoi la multicolinéarité n'est-elle pas vérifiée dans les statistiques modernes / l'apprentissage automatique?

Dans les statistiques traditionnelles, lors de la construction d'un modèle, nous vérifions la multicolinéarité à l'aide de méthodes telles que les estimations du facteur d'inflation de la variance (VIF), mais en apprentissage automatique, nous utilisons plutôt la régularisation pour la sélection des caractéristiques et ne semblons pas vérifier si les …

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Pourquoi les changements de log naturels sont-ils des pourcentages? Qu'en est-il des journaux qui rend cela si?

Quelqu'un peut-il expliquer comment les propriétés des journaux permettent de réaliser des régressions linéaires dans lesquelles les coefficients sont interprétés comme des pourcentages de variation?

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Que signifient «endogénéité» et «exogénéité»?

Je comprends que la définition de base de l'endogénéité est que n'est pas satisfait, mais qu'est-ce que cela signifie dans le sens du monde réel? J'ai lu l'article de Wikipedia, avec l'exemple de l'offre et de la demande, pour essayer de le comprendre, mais cela n'a pas vraiment aidé. J'ai …

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Hypothèses de forêt aléatoires

Comme je suis un peu nouveau dans la forêt aléatoire, je suis toujours aux prises avec certains concepts de base. En régression linéaire, on suppose des observations indépendantes, une variance constante… Quelles sont les hypothèses de base que nous faisons lorsque nous utilisons une forêt aléatoire? Quelles sont les principales …

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Quelle est la différence dans les différences?

La différence des différences a longtemps été populaire en tant qu'outil non expérimental, en particulier en économie. Quelqu'un peut-il fournir une réponse claire et non technique aux questions suivantes sur les différences dans les différences. Qu'est-ce qu'un estimateur de différence dans la différence? Pourquoi un estimateur de différence de différence …

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Comment visualiser un modèle de régression multiple ajusté?

J'écris actuellement un article avec plusieurs analyses de régression multiple. Bien que la visualisation de la régression linéaire univariée soit facile via les diagrammes de dispersion, je me demandais s’il existait un bon moyen de visualiser plusieurs régressions linéaires? Je ne fais que tracer des diagrammes de dispersion comme variable …

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Régression pour un résultat (ratio ou fraction) compris entre 0 et 1

Je songe à construire un modèle prédisant un rapport , où et et . Le rapport serait donc compris entre et .a / bune/ba/ba ≤ bune≤ba \le ba > 0une>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Je pourrais utiliser la régression linéaire, bien qu'elle ne soit pas naturellement limitée à …

43 regression logistic generalized-linear-model beta-distribution beta-regression

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Méthodes de régularisation pour la régression logistique

La régularisation à l'aide de méthodes telles que Ridge, Lasso, ElasticNet est assez courante pour la régression linéaire. Je voulais savoir ce qui suit: Ces méthodes sont-elles applicables à la régression logistique? Si tel est le cas, existe-t-il des différences dans la manière dont ils doivent être utilisés pour la …

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Méthode du maximum de vraisemblance vs méthode des moindres carrés

Quelle est la principale différence entre l'estimation du maximum de vraisemblance (EVM) et l'estimation par la méthode des moindres carrés (EVC)? Pourquoi ne pouvons-nous pas utiliser MLE pour prédire les valeurs dans la régression linéaire et inversement?yyy Toute aide sur ce sujet sera grandement appréciée.

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Quelle est la signification des coefficients de régression logistique?

Je suis en train de lire un article concernant le lieu et les préférences de vote lors des élections de 2000 et 2004. Il contient un graphique qui affiche les coefficients de régression logistique. Des cours des années et un peu de lectureSelon moi, la régression logistique est un moyen …

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Quel algorithme est utilisé dans la régression linéaire?

J'entends généralement parler de "moindres carrés ordinaires". Est-ce l'algorithme le plus largement utilisé pour la régression linéaire? Y a-t-il des raisons d'en utiliser un autre?

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Différentes façons d'écrire les termes d'interaction dans lm?

J'ai une question sur le meilleur moyen de spécifier une interaction dans un modèle de régression. Considérez les données suivantes: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), …

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