Preguntas etiquetadas con regression

Me pregunto cuál es el valor de tomar una variable predictora continua y dividirla (por ejemplo, en quintiles), antes de usarla en un modelo. Me parece que al agrupar la variable perdemos información. ¿Es esto solo para que podamos modelar efectos no lineales? Si mantenemos la variable continua y no …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Entiendo que no puede ser negativo ya que es el cuadrado de R. Sin embargo, ejecuté una regresión lineal simple en SPSS con una sola variable independiente y una variable dependiente. Mi salida SPSS me da un valor negativo para . Si tuviera que calcular esto a mano desde R, …

77 regression  spss  r-squared 

Tengo un conjunto de datos con alrededor de 30 variables independientes y me gustaría construir un modelo lineal generalizado (GLM) para explorar la relación entre ellos y la variable dependiente. Soy consciente de que el método que me enseñaron para esta situación, la regresión gradual, ahora se considera un pecado …

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

He estado leyendo Elementos de aprendizaje estadístico , y me gustaría saber por qué el Lazo proporciona selección de variables y la regresión de crestas no. Ambos métodos minimizan la suma residual de cuadrados y tienen una restricción sobre los posibles valores de los parámetros . Para Lasso, la restricción …

76 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Dado que la Regresión logística es un modelo de clasificación estadística que trata con variables dependientes categóricas, ¿por qué no se llama Clasificación logística ? ¿No debería reservarse el nombre de "Regresión" a los modelos que manejan variables dependientes continuas?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Para la regresión lineal, podemos verificar las gráficas de diagnóstico (gráficas de residuos, gráficas QQ normales, etc.) para verificar si se violan los supuestos de la regresión lineal. Para la regresión logística, tengo problemas para encontrar recursos que expliquen cómo diagnosticar el ajuste del modelo de regresión logística. Desenterrando algunas …

74 regression  logistic 

Estoy tomando los cursos de Machine Learning en línea y aprendí sobre Gradient Descent para calcular los valores óptimos en la hipótesis. h(x) = B0 + B1X ¿Por qué necesitamos usar el Descenso de degradado si podemos encontrar fácilmente los valores con la siguiente fórmula? Esto parece sencillo y sencillo …

74 regression  machine-learning  gradient-descent 

Muchas veces un analista estadístico recibe un conjunto de datos y se le pide que se ajuste a un modelo utilizando una técnica como la regresión lineal. Con mucha frecuencia, el conjunto de datos va acompañado de una exención de responsabilidad similar a "Oh, sí, nos equivocamos al recopilar algunos …

73 regression  outliers 

En el contexto de una propuesta de investigación en ciencias sociales, me hicieron la siguiente pregunta: Siempre he superado los 100 + m (donde m es el número de predictores) al determinar el tamaño mínimo de muestra para la regresión múltiple. ¿Es esto apropiado? Recibo muchas preguntas similares, a menudo …

72 regression  sample-size  power-analysis  rule-of-thumb 

En el curso de aprendizaje automático de Andrew Ng , introduce la regresión lineal y la regresión logística, y muestra cómo ajustar los parámetros del modelo utilizando el descenso de gradiente y el método de Newton. Sé que el descenso de gradiente puede ser útil en algunas aplicaciones de aprendizaje …

72 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

¿Cuáles son los supuestos habituales para la regresión lineal? ¿Incluyen: Una relación lineal entre la variable independiente y la dependiente errores independientes distribución normal de errores homocedasticidad ¿Hay otros?

72 regression  assumptions 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

El análisis de correlación canónica (CCA) es una técnica relacionada con el análisis de componentes principales (PCA). Si bien es fácil enseñar PCA o regresión lineal utilizando un diagrama de dispersión (vea algunos miles de ejemplos en la búsqueda de imágenes de Google), no he visto un ejemplo bidimensional intuitivo …

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

Tengo curiosidad, para aquellos de ustedes que tienen una amplia experiencia colaborando con otros investigadores, ¿cuáles son algunas de las ideas falsas más comunes sobre la regresión lineal que encuentran? Creo que puede ser un ejercicio útil para pensar en conceptos erróneos comunes con anticipación para Anticipe los errores de …

70 regression  multiple-regression