Questions marquées «regression»

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

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R implémentation du coefficient de détermination partielle
Quelqu'un a-t-il des suggestions ou des packages pour calculer le coefficient de détermination partielle? Le coefficient de détermination partielle peut être défini comme le pourcentage de variation qui ne peut pas être expliqué dans un modèle réduit, mais peut être expliqué par les prédicteurs spécifiés dans un modèle complet (er). …
9 r  regression  anova 
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Utilisation de la décomposition en valeurs singulières pour calculer la matrice de covariance de variance à partir d'un modèle de régression linéaire
J'ai une matrice de conception de p régresseurs, n observations, et j'essaie de calculer l'échantillon matrice de variance-covariance des paramètres. J'essaie de le calculer directement en utilisant svd. J'utilise R, quand je prends svd de la matrice de conception, j'obtiens trois composants: une matrice qui est , une matrice qui …
9 r  regression 
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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Comment tester si les pentes du modèle linéaire sont égales à une valeur fixe?
Supposons que nous ayons un modèle de régression linéaire simple et que nous tester l'hypothèse nulle rapport à l'alternative générale.Z=aX+bYZ=aX+bYZ = aX + bYH0:a=b=12H0:a=b=12H_0: a=b=\frac{1}{2} Je pense que l'on peut utiliser l'estimation de et et appliquer en outre un test pour obtenir l'intervalle de confiance autour de . Est-ce correct?a^a^\hat{a}SE(a^)SE(a^)SE(\hat{a})ZZZ1212\frac{1}{2} …
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Régression de Cox et échelle de temps
La variable X (danger) dans l'analyse de régression proportionnelle au danger de Cox doit-elle toujours être temporelle? Sinon, pourriez-vous donner un exemple, s'il vous plaît? L'âge du patient atteint de cancer peut-il être une variable de risque? Si oui, peut-il être interprété comme le risque de développer un cancer à …
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Calcul du meilleur sous-ensemble de prédicteurs pour la régression linéaire
Pour la sélection des prédicteurs en régression linéaire multivariée avec prédicteurs appropriés, quelles méthodes sont disponibles pour trouver un sous-ensemble «optimal» des prédicteurs sans tester explicitement tous les sous-ensembles de ? Dans 'Applied Survival Analysis', Hosmer et Lemeshow font référence à la méthode de Kuk, mais je ne trouve pas …
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Une variable est-elle significative dans un modèle de régression linéaire?
J'ai un modèle de régression linéaire avec l'échantillon et les observations variables et je veux savoir: Si une variable spécifique est suffisamment significative pour rester incluse dans le modèle. Si une autre variable (avec observations) doit être incluse dans le modèle. Quelles statistiques peuvent m'aider? Comment les obtenir le plus …
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Quand supprimer les variables insignifiantes?
Je travaille sur un modèle de régression logistique. J'ai vérifié le résumé du modèle qui est construit sur 5 variables indépendantes dont l'une n'est pas significative avec une valeur P de 0,74. Je souhaite savoir si nous supprimons directement la variable ou existe-t-il un autre moyen de vérifier sa signification …
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La régression basée sur un arbre peut-elle être pire que la régression linéaire ordinaire?
Salut, j'étudie les techniques de régression. Mes données ont 15 fonctionnalités et 60 millions d'exemples (tâche de régression). Lorsque j'ai essayé de nombreuses techniques de régression connues (arbre boosté par gradient, régression d'arbre de décision, AdaBoostRegressor, etc.), la régression linéaire s'est très bien déroulée. Meilleur score parmi ces algorithmes. Quelle …
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