Statistiques et Big Data regression

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Comment fonctionne la fonction d'imputation des souris?

Je me demandais si quelqu'un avait de l'expérience avec la fonction souris, comme décrit dans Souris: Imputation multivariée par équations chaînées dans R (JSS 2011 45 (3))? J'ai un ensemble de données avec un certain nombre de variables, chacune avec différents degrés de données manquantes. Ma question principale est: disons …

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L'ANCOVA dans R suggère différentes interceptions, mais les IC à 95% se chevauchent… comment est-ce possible?

Nous avons un ensemble de données avec deux covariables et une variable de regroupement catégorique et nous voulons savoir s'il existe des différences significatives entre la pente ou l'ordonnée à l'origine parmi les covariables associées aux différentes variables de regroupement. Nous avons utilisé anova () et lm () pour comparer …

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Estimer le centre et le rayon d'une sphère à partir de points sur la surface

Si nous supposons que nos points de données ont été échantillonnés à partir de la surface d'une sphère (avec une certaine perturbation), comment pouvons-nous récupérer le centre de cette sphère? Dans ma recherche, j'ai trouvé des articles sur quelque chose qui s'appelait "régression sphérique", mais il ne semblait pas que …

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Comment utiliser correctement le code Matlab GPML pour un problème réel (non démo)?

J'ai téléchargé le code GPML Matlab le plus récent Code GPML Matlab et j'ai lu la documentation et exécuté la démonstration de régression sans aucun problème. Cependant, j'ai du mal à comprendre comment l'appliquer à un problème de régression auquel je suis confronté. Le problème de régression est défini comme …

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Nombre minimum d'observations pour la régression logistique?

J'exécute une régression logistique binaire avec 3 variables numériques. Je supprime l'ordonnée à l'origine dans mes modèles car la probabilité devrait être nulle si toutes les variables d'entrée sont nulles. Quel est le nombre minimal d'observations à utiliser?

9 regression logistic

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Ajustement régularisé à partir de données résumées: choix du paramètre

Dans le prolongement de ma question précédente , la solution aux équations normales pour la régression des crêtes est donnée par: β^λ=(XTX+λI)−1XTyβ^λ=(XTX+λI)−1XTy\hat{\beta}_\lambda = (X^TX+\lambda I)^{-1}X^Ty Pourriez-vous offrir des conseils pour choisir le paramètre de régularisation λλ\lambda. De plus, comme la diagonale de croît avec le nombre d'observationsXTXXTXX^TXmmm , devraitλλ\lambda être …

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Faire disparaître ou régresser une variable catégorielle?

Parfois, je constate dans la littérature qu'une variable catégorielle telle que le sexe est «partielle» ou «régressive» dans l'analyse de régression (effets fixes ou effets mixtes). Je suis troublé par les problèmes pratiques suivants impliqués dans une telle déclaration: (1) Habituellement, la méthode de codage n'est pas mentionnée dans l'article. …

9 regression

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Régression Preuve que le point de moyennes (x, y) se trouve sur la droite de régression estimée

Comment montrez-vous que le point des moyennes (x, y) se trouve sur la droite de régression estimée?

9 distributions regression proof self-study

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Quelles sont les propriétés utiles de la fonction de lien canonique?

Ici, j'étudie des modèles linéaires généralisés. Je sais que cette question est assez naïve et simple, mais je ne sais pas exactement pourquoi la fonction canonique de lien est si utile. Quelqu'un pourrait-il me donner une intuition sur ce problème?

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Intuitivement, comment fonctionne le bootstrap sauvage?

J'essaie de comprendre l'intuition derrière le bootstrap sauvage. Que fait-il réellement? Je dois être capable de comprendre ce qu'il essaie de faire par rapport à une régression conventionnelle. Mes données ont une hétéroscédasticité et la méthode que j'utilise fait 5000 réplications. Comment génère-t-il 5000 données supplémentaires?

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Pouvez-vous ajouter des termes polynomiaux à une régression linéaire multiple?

Je suis un peu confus quant à savoir quand vous devez ou non ajouter des termes polynomiaux à un modèle de régression linéaire multiple. Je sais que les polynômes sont utilisés pour capturer la courbure des données, mais cela semble toujours être sous la forme de: y=x1+x2+x21+x22+x1x2+cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + …

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Pourquoi ne pas utiliser directement la variable instrumentale comme covariable dans la régression?

Je sais que c'est une question idiote, car je connais la théorie des variables instrumentales et la régression en deux étapes. Pourtant, je n'ai jamais vu de réponse claire à ce qui suit: supposons que vous avez une endogénéité due à une variable non observée corrélée avec l'un des régresseurs …

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Utilisation de poids de régression lorsque

Supposons que nous observions les données et que nous souhaitions ajuster un modèle de régression pour . Malheureusement, est parfois mesuré avec des erreurs dont la moyenne est non nulle.Oui, XY,XY, XE [Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]OuiYY Soit indiquer si est mesuré avec des erreurs moyennes nulles classiques ou des erreurs non …

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La corrélation entre les variables dans une interaction est-elle importante?

Supposons que vous ajustiez un modèle . Y a-t-il des implications pratiques pour l'estimation de l'effet d'interaction si et sont corrélés?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Je comprends qu'il pourrait y avoir des problèmes de colinéarité si et sont très corrélés, mais cela ne devrait pas affecter le …

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Interprétation des coefficients de régression basés sur la méthode de redimensionnement d'Andrew Gelman

J'ai deux prédicteurs dans un modèle de régression logistique binaire: un binaire et un continu. Mon objectif principal est de comparer les coefficients des deux prédicteurs au sein d'un même modèle. Je suis tombé sur la suggestion d'Andrew Gelman de standardiser les variables d'entrée de régression continue: I) Proposition originale …

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