Preguntas etiquetadas con regression

La regresión penalizada L1 (también conocida como lazo) se presenta en dos formulaciones. Deje que las dos funciones objetivas sean Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1.Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1. Q_1 = \frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 \\ Q_2 =\frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 + \lambda ||\beta||_1. Entonces las dos formulaciones diferentes son argminβQ1argminβQ1 \text{argmin}_\beta \; Q_1 sujeto a ||β||1≤t,||β||1≤t, ||\beta||_1 \leq t, …

20 regression  lasso  penalized 

¿La refundición de un modelo de regresión lineal multivariante como una regresión lineal múltiple es completamente equivalente? No me refiero a simplemente ejecutar regresiones separadas.ttt He leído esto en algunos lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Y Multivariate Old School - Marden) de que un modelo lineal multivariado …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Estoy usando la 1/4transformación de poder de la cuarta raíz ( ) en mi variable de respuesta, como resultado de la heterocedasticidad. Pero ahora no estoy seguro de cómo interpretar mis coeficientes de regresión. Supongo que necesitaría llevar los coeficientes a la cuarta potencia cuando realice una transformación inversa (vea …

20 regression  data-transformation 

Tengo algunos datos en [0,1] que me gustaría analizar con una regresión beta. Por supuesto, hay que hacer algo para acomodar los valores de 0,1. No me gusta modificar los datos para que se ajusten a un modelo. Tampoco creo que la inflación cero y 1 sea una buena idea …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Me gustaría entender cómo generar intervalos de predicción para estimaciones de regresión logística. Me aconsejaron que siguiera los procedimientos en Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99. Después de implementar este procedimiento y compararlo con los R predict.glm, en realidad creo que este libro muestra el procedimiento para calcular …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

¿Alguien puede señalarme un trabajo de encuesta sobre los resultados "Grande , Pequeño "? Estoy interesado en cómo este problema se manifiesta en diferentes contextos de investigación, por ejemplo, la regresión, clasificación, prueba de Hotelling, etc .ppagspnnn

20 regression  classification  multivariate-analysis 

Siempre he pensado en la regresión logística como simplemente un caso especial de regresión binomial donde la función de enlace es la función logística (en lugar de, por ejemplo, una función probit). Sin embargo, al leer las respuestas sobre otra pregunta que tenía, parece que podría estar confundido, y hay …

20 regression  logistic  binomial 

¿Alguien podría aconsejar si lo siguiente tiene sentido: Estoy tratando con un modelo lineal ordinario con 4 predictores. Estoy en dos mentes si abandonar el término menos significativo. Su valor ppp es un poco más de 0.05. He argumentado a favor de dejarlo caer en estas líneas: multiplicar la estimación …

20 regression  model-selection 

He ejecutado una regresión lineal simple del logaritmo natural de 2 variables para determinar si se correlacionan. Mi salida es esta: R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 Estoy confundido. Mirando el valor de R2R2R^2 , diría que las dos variables no están correlacionadas, ya que está muy …

20 regression  r-squared 

Digamos que pruebo cómo la variable Ydepende de la variable Xen diferentes condiciones experimentales y obtengo el siguiente gráfico: Las líneas discontinuas en el gráfico anterior representan una regresión lineal para cada serie de datos (configuración experimental) y los números en la leyenda denotan la correlación de Pearson de cada …

20 regression  correlation  mean  average 

Estoy usando el paquete R penalizado para obtener estimaciones reducidas de coeficientes para un conjunto de datos donde tengo muchos predictores y poco conocimiento de cuáles son importantes. Después de haber elegido los parámetros de ajuste L1 y L2 y estoy satisfecho con mis coeficientes, ¿hay una forma estadísticamente sólida …

20 regression  lasso  stepwise-regression  ridge-regression 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Escuché que cuando muchas especificaciones del modelo de regresión (por ejemplo, en OLS) se consideran posibilidades para un conjunto de datos, esto causa múltiples problemas de comparación y los valores p y los intervalos de confianza ya no son confiables. Un ejemplo extremo de esto es la regresión gradual. ¿Cuándo …

20 regression  frequentist  multiple-comparisons 

Recientemente, descubrí que en la literatura de econometría aplicada, cuando se trata de problemas de selección de características, no es raro realizar LASSO seguido de una regresión de OLS utilizando las variables seleccionadas. Me preguntaba cómo podemos calificar la validez de tal procedimiento. ¿Causará problemas como variables omitidas? ¿Alguna prueba …

20 regression  feature-selection  econometrics  least-squares  lasso 

En el contexto de la regresión OLS, entiendo que una gráfica residual (vs valores ajustados) se ve convencionalmente para probar la varianza constante y evaluar la especificación del modelo. ¿Por qué se trazan los residuos contra los ajustes, y no los valores ? ¿Cómo es la información diferente de estas …

20 regression  residuals