Preguntas etiquetadas con regression

Técnicas para analizar la relación entre una (o más) variables "dependientes" y variables "independientes".


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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario
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 

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¿Cuándo es R al cuadrado negativo?
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, …

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¿Cuáles son las alternativas modernas y fáciles de usar para la regresión gradual?
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 …



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¿Diagnósticos para regresión logística?
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 …

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¿Por qué usar el descenso de gradiente para la regresión lineal, cuando hay disponible una solución matemática de forma cerrada?
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 …





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Generar una variable aleatoria con una correlación definida con una variable o variables existentes
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 …

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¿Cómo visualizar lo que hace el análisis de correlación canónica (en comparación con lo que hace el análisis de componentes principales)?
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 …


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