Preguntas etiquetadas con regression-coefficients

Supongamos que estoy haciendo regresión con entrenamiento, validación y conjuntos de pruebas. Puedo encontrar RMSE y R al cuadrado (R ^ 2, el coeficiente de determinación) de la salida de mi software (como la función Rm lm ()). Entiendo que la prueba RMSE (o MSE) es la medida de la …

11 r  regression  regression-coefficients  r-squared 

[Se hizo una pregunta similar aquí sin respuestas] He ajustado un modelo de regresión logística con regularización L1 (regresión logística Lasso) y me gustaría probar la significación de los coeficientes ajustados y obtener sus valores p. Sé que las pruebas de Wald (por ejemplo) son una opción para probar la …

10 logistic  statistical-significance  regression-coefficients  lasso 

Entonces, antes que nada, investigué un poco en este foro, y sé que se han hecho preguntas extremadamente similares, pero por lo general no se han respondido correctamente o, a veces, las respuestas simplemente no son lo suficientemente detalladas como para que yo las entienda. Entonces esta vez mi pregunta …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

Estoy trabajando con algunos datos del mundo real y los modelos de regresión están dando algunos resultados contraintuitivos. Normalmente confío en las estadísticas, pero en realidad algunas de estas cosas no pueden ser ciertas. El principal problema que estoy viendo es que un aumento en una variable está causando un …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Necesito comparar dos pendientes de regresión donde: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ ¿Cómo puedo comparar b1 y b2? O en el lenguaje de mi ejemplo específico en roedores, quiero comparar antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length de naso-occipital length ~ …

10 regression  regression-coefficients 

Un modelo marginal explica la correlación dentro de cada grupo. Un modelo condicional también tiene en cuenta la correlación dentro de cada grupo. Mis preguntas son: ¿Un modelo marginal modela los efectos principales en una población mientras que un modelo condicional modela los efectos principales dentro de un grupo y …

10 repeated-measures  interpretation  regression-coefficients  marginal-model 

Mi situacion es: Tengo 1 variable dependiente continua y 1 variable predictiva continua que he transformado logarítmicamente para normalizar sus residuos para una regresión lineal simple. Agradecería cualquier ayuda sobre cómo puedo relacionar estas variables transformadas con su contexto original. Quiero usar una regresión lineal para predecir el número de …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Tengo un conjunto de datos con aproximadamente 5,000 características / covariables a menudo correlacionadas y una respuesta binaria. Me dieron los datos, no los recolecté. Utilizo Lasso y el refuerzo de gradiente para construir modelos. Utilizo validación cruzada anidada iterada. Reporto los 40 coeficientes más grandes (absolutos) de Lasso y …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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Estoy tratando de interpretar los resultados de un artículo, donde aplicaron regresión múltiple para predecir varios resultados. Sin embargo, los ββ\beta '(coeficientes B estandarizados definidos como βx1=Bx1⋅SDx1SDyβX1=siX1⋅SreX1Srey\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y} dondees la variable dependiente yes un predictor) informado no parece coincidir con elinformado:x 1 R 2yyyx1X1x_1R2R2R^2 A pesar de …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

En este artículo , ( Inferencia bayesiana para componentes de varianza usando solo contrastes de error , Harville, 1974), el autor afirma es un "bien conocido relación ", para una regresión lineal donde (y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y−Xβ)′H−1(y−Xβ)=(y−Xβ^)′H−1(y−Xβ^)+(β−β^)′(X′H−1X)(β−β^)(y-X\beta)'H^{-1}(y-X\beta)=(y-X\hat\beta)'H^{-1}(y-X\hat\beta)+(\beta-\hat\beta)'(X'H^{-1}X)(\beta-\hat\beta)y=Xβ+ϵ,y=Xβ+ϵ,y=X\beta+\epsilon,ϵ∼N(0,H).ϵ∼N(0,H).\epsilon\sim\mathcal{N}(0, H). ¿Cómo se sabe esto? ¿Cuál es la forma más simple de probar esto?

9 regression  regression-coefficients  heteroscedasticity  bias  linear-algebra 

Aquí está el resultado resumido del modelo Coxph que utilicé (utilicé R y el resultado se basa en el mejor modelo final, es decir, se incluyen todas las variables explicativas significativas y sus interacciones): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + …

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Usando R, he ajustado un modelo lineal para una variable de respuesta única a partir de una combinación de predictores continuos y discretos. Esto es súper básico, pero tengo problemas para comprender cómo funciona un coeficiente para un factor discreto. Concepto: Obviamente, el coeficiente de la variable continua 'x' se …

9 linear-model  regression-coefficients  contrasts 

Estoy usando regresión logística para la clasificación binaria. Tengo un gran conjunto de datos (está muy desequilibrado: 19: 1). Así que uso scikit-learn's LogisticRegression()para entrenar en el 80% de mis datos etiquetados y luego los validé con el otro 20% (miré el área bajo ROC y la recuperación de precisión …

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