Preguntas etiquetadas con regression

Podemos usar lm()para predecir un valor, pero aún necesitamos la ecuación de la fórmula del resultado en algunos casos. Por ejemplo, agregue la ecuación a las gráficas.

29 r  regression  lm 

Tengo un modelo de regresión logística binaria con un pseudo R cuadrado de McFadden de 0.192 con una variable dependiente llamada pago (1 = pago y 0 = sin pago). ¿Cuál es la interpretación de este pseudo R cuadrado? ¿Es una comparación relativa para modelos anidados (por ejemplo, un modelo …

29 regression  self-study  logistic 

Estoy tratando de usar scikit-learn para la regresión polinómica. Por lo que leí, la regresión polinómica es un caso especial de regresión lineal. Esperaba que tal vez uno de los modelos lineales generalizados de scikit pueda parametrizarse para ajustarse a polinomios de orden superior, pero no veo ninguna opción para …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

He estado haciendo una competencia de aprendizaje automático en la que usan RMSLE (error logarítmico medio cuadrático medio) para evaluar el rendimiento que predice el precio de venta de una categoría de equipo. El problema es que no estoy seguro de cómo interpretar el éxito de mi resultado final. Por …

29 regression  machine-learning  interpretation  measurement-error  theory 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estoy haciendo el curso Stanford de Machine Learning en Coursera. En el capítulo sobre Regresión logística, la función de costo es esta: Entonces, se deriva aquí: Intenté obtener la derivada de la función de costo, pero obtuve algo completamente diferente. ¿Cómo se obtiene la derivada? ¿Cuáles son los pasos intermedios?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

Al ajustar un modelo de regresión, qué sucede si no se cumplen los supuestos de los resultados, específicamente: ¿Qué sucede si los residuos no son homoscedásticos? Si los residuos muestran un patrón creciente o decreciente en la gráfica Residual vs. ¿Qué sucede si los residuos no se distribuyen normalmente y …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

βlasso=argminβ∥y−Xβ∥22+α∥β∥1βlasso=argminβ⁡‖y−Xβ‖22+α‖β‖1\beta^{\text{lasso}}= \operatorname*{argmin}_\beta \| y-X\beta\|^2_2 + \alpha \| \beta\|_1βlassoj=sgn(βLSj)(|βLSj|−α)+βjlasso=sgn(βjLS)(|βjLS|−α)+ \beta_j^{\text{lasso}}= \mathrm{sgn}(\beta^{\text{LS}}_j)(|\beta_j^{\text{LS}}|-\alpha)^+ XXX Sin embargo, no entiendo por qué no hay una solución de forma cerrada en general. Usando subdiferenciales obtuve lo siguiente. ( XXX es una matriz n×pn×pn \times p ) f(β)=∥y−Xβ∥22+α∥β∥1f(β)=‖y−Xβ‖22+α‖β‖1f(\beta)=\|{y-X\beta}\|_2^2 + \alpha\|{\beta}\|_1 =∑i=1n(yi−Xiβ)2+α∑j=1p|βj|=∑i=1n(yi−Xiβ)2+α∑j=1p|βj| =\sum_{i=1}^n (y_i-X_i\beta)^2 + \alpha \sum_{j=1}^p |\beta_j| …

28 regression  lasso  regularization 

Como ejemplo, considere el ChickWeightconjunto de datos en R. La varianza obviamente crece con el tiempo, así que si uso una regresión lineal simple como: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Mis preguntas: ¿Qué aspectos del modelo serán cuestionables? ¿Se limitan los problemas a extrapolar fuera del Timerango? ¿Qué tan …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

¿Cómo se elige un modelo entre los diferentes modelos elegidos por diferentes métodos (por ejemplo, selección hacia atrás o hacia adelante)? Además, ¿qué es un modelo parsimonioso?

28 regression  model-selection 

Encontré una fórmula para pseudo en el libro Extending the Linear Model with R, Julian J. Faraway (p. 59).R2R2R^2 1 - Desviación residualDesviación nula1-Desviación residualDesviación nula1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . ¿Es esta una fórmula común para pseudo para GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Acabo de leer este maravilloso libro: Análisis estadístico multivariado aplicado por Johnson y Wichern . La ironía es que todavía no puedo entender la motivación para usar modelos multivariados (regresión) en lugar de modelos univariados (regresión) separados. Revisé las publicaciones stats.statexchange 1 y 2 que explican (a) la diferencia entre …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Tengo una pregunta relacionada con la regresión múltiple y la interacción, inspirada en este hilo CV: ¿ Término de interacción usando el análisis de regresión jerárquica de variables centradas? ¿Qué variables debemos centrar? Al verificar un efecto de moderación, centro mis variables independientes y multiplico las variables centradas para calcular …

28 regression  interaction  centering 

Me gustaría entender por qué, bajo el modelo OLS, el RSS (suma residual de cuadrados) se distribuye ( es el número de parámetros en el modelo, el número de observaciones).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Pido disculpas por hacer una pregunta tan básica, pero parece que no puedo encontrar la respuesta en línea (o …

28 regression  distributions  least-squares