Questions marquées «regression»

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

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Comment dois-je interpréter ce tracé résiduel?
Je n'arrive pas à interpréter ce graphique. Ma variable dépendante est le nombre total de billets de cinéma qui seront vendus pour un spectacle. Les variables indépendantes sont le nombre de jours restants avant le spectacle, les variables factices saisonnières (jour de la semaine, mois de l'année, vacances), le prix, …
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RNN apprenant les ondes sinusoïdales de différentes fréquences
Comme échauffement avec des réseaux de neurones récurrents, j'essaie de prédire une onde sinusoïdale à partir d'une autre onde sinusoïdale d'une autre fréquence. Mon modèle est un simple RNN, sa passe avant peut s'exprimer comme suit: rtzt= σ(Wje n⋅Xt+Wr e c⋅rt - 1) )=Wo u t⋅rtrt=σ(Wjen⋅Xt+Wrec⋅rt-1))zt=Wout⋅rt \begin{aligned} r_t &= \sigma(W_{in} …
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Interprétation des résultats du modèle gam
J'ajuste quelques modèles additifs généralisés en utilisant le mgcvpackage en R, et je veux tester entre deux modèles; si je peux supprimer un terme ou non. Cependant, j'obtiens des résultats contradictoires (pour autant que je sache). Un modèle, m1avec un terme lisse pour xajouté, semble donner un meilleur ajustement en …
8 r  regression  gam 
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OLS vs maximum de vraisemblance sous distribution normale en régression linéaire
J'ai trouvé que pour un modèle de régression linéaire simple, OLS et la méthode du maximum de vraisemblance (en supposant une distribution normale) donnent le même résultat (valeurs des paramètres). À partir de là, pouvons-nous dire que l'OLS fait également des hypothèses implicites sur la distribution normale ou vice-versa? Je …
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Régression bayésienne au singulier
Communauté SE, j'espère avoir un aperçu du problème suivant. Étant donné un modèle de régression linéaire simpleY=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=X\beta+\epsilon\text{ , where } Y\in\mathbb{R}^T,X\in\mathbb{R}^{T \times N}. Sous une fonction de vraisemblance gaussienne avec des termes d'erreur homoscédastiques, la distribution conditionnelle de la variable dépendante prend la forme …
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Pourquoi certaines estimations de régression diffèrent-elles par un changement de signe, mais d'autres non, lorsque je change de niveau de référence?
Supposons que j'ai un résultat continu yet deux prédicteurs factoriels, chacun avec deux niveaux. L'un de mes prédicteurs catégoriques drug, peut avoir deux niveaux ("A" ou "B"), l'autre l'est smokeYes. Lorsque j'exécute un modèle de régression, je peux choisir la ligne de base ou le niveau de référence d' drugêtre …
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Classement des variables catégorielles dans la régression logistique
Je fais des recherches en utilisant la régression logistique. 10 variables influencent la variable dépendante. L'un des éléments susmentionnés est catégorique (par exemple, livraison express, livraison standard, etc.). Maintenant, je veux classer ces catégories en fonction de la «force» de leur effet sur la variable dépendante. Ils sont tous significatifs …
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