Preguntas etiquetadas con regression

En la regresión de lazo o cresta, uno tiene que especificar un parámetro de contracción, a menudo llamado o . Este valor a menudo se elige a través de la validación cruzada al verificar un montón de valores diferentes en los datos de entrenamiento y ver cuál produce el mejor, …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

¿Cuáles son los requisitos de estacionariedad para usar la regresión con errores ARIMA (regresión dinámica) para la inferencia? Específicamente, tengo una no estacionario continuo variable de resultado , una variable predictor continuo no estacionario x un y una variable ficticia serie tratamiento x b . Me gustaría saber si el …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Todavía soy bastante nuevo en los modelos lineales generalizados, y lucho con mucha notación en la mayoría de los textos GLM que he recogido. ¿Hay libros GLM extremadamente populares que se prestan mejor a la legibilidad?

16 regression  generalized-linear-model  references 

Digamos que tengo una regresión multivariable (varias variables independientes) que consta de 3 variables. Cada una de esas variables tiene un coeficiente dado. Si decido introducir una cuarta variable y volver a ejecutar la regresión, ¿cambiarán los coeficientes de las 3 variables originales? En términos más generales: en una regresión …

16 regression  multiple-regression  multivariable 

Considere la regresión lineal con cierta regularización: Ej. Encuentre que minimice| El | A x - b | El | 2 + λ | El | x | El | 1xxx||Ax−b||2+λ||x||1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Por lo general, las columnas de A están estandarizadas para tener una media cero y una norma …

16 regression  lasso  regularization  standardization 

Soy bastante nuevo en esto, así que espero que me perdones si la pregunta es ingenua. (Contexto: estoy aprendiendo econometría del libro "Teoría y métodos econométricos" de Davidson y MacKinnon , y no parecen explicar esto; también he visto el libro de optimización de Luenberger que trata las proyecciones en …

16 regression  least-squares 

Tengo un modelo lineal clásico, con 5 posibles regresores. No están correlacionados entre sí y tienen una correlación bastante baja con la respuesta. Llegué a un modelo donde 3 de los regresores tienen coeficientes significativos para su estadística t (p <0.05). Agregar una o las dos variables restantes da valores …

16 r  regression  self-study  linear-model 

Estoy tratando de implementar un análisis de "punto de cambio" o una regresión multifásica usando nls()en R. Aquí hay algunos datos falsos que he hecho . La fórmula que quiero usar para ajustar los datos es: y=β0+β1x+β2max(0,x−δ)y=β0+β1x+β2max(0,x−δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Lo que se supone que debe hacer …

16 r  regression  change-point  nls 

Estoy aprendiendo sobre splines del libro "Los elementos de la minería de datos estadísticos de aprendizaje, inferencia y predicción" de Hastie et al. En la página 145 descubrí que las estrías cúbicas naturales son lineales más allá de los nudos de límite. Hay KKK nudos, en las splines y se …

16 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

¿Cuál sería un número mínimo "razonable" de observaciones para buscar una tendencia en el tiempo con una regresión lineal? ¿Qué hay de ajustar un modelo cuadrático? Trabajo con índices compuestos de desigualdad en salud (SII, RII), y solo tengo 4 ondas de la encuesta, entonces 4 puntos (1997,2001,2004,2008). No soy …

16 regression 

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Si nos fijamos en la parte superior de esta publicación, el escritor menciona que la norma L2 tiene una solución única y la norma L1 tiene posiblemente muchas soluciones. Entiendo esto en términos de regularización, pero no en términos de usar la norma L1 o la norma L2 en …

16 regression  lasso  regularization 

El modelo de regresión lineal hace un montón de suposiciones que la regresión cuantil no cumple y, si se cumplen las suposiciones de la regresión lineal, mi intuición (y alguna experiencia muy limitada) es que la regresión mediana daría resultados casi idénticos a la regresión lineal. Entonces, ¿qué ventajas tiene …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

Estoy tratando de crear una figura que muestre la relación entre las copias virales y la cobertura del genoma (CCG). Así es como se ven mis datos: Al principio, acabo de trazar una regresión lineal, pero mis supervisores me dijeron que eso era incorrecto y que probé una curva sigmoidea. …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

Supongamos que tenemos dos árboles de regresión (árbol A y árbol B) que asignan la entrada a la salida . Sea para el árbol A y para el árbol B. Cada árbol usa divisiones binarias, con hiperplanos como funciones de separación.x ∈ RreX∈Rrex \in \mathbb{R}^dy^∈ Ry^∈R\hat{y} \in \mathbb{R}y^= fUN( x …

15 regression  machine-learning  cart 

Tengo un modelo de predicción probado con cuatro métodos, como puede ver en la figura del diagrama de caja a continuación. El atributo que predice el modelo está en el rango de 0-8. Puede notar que hay un valor atípico de límite superior y tres valores atípicos de límite inferior …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers