Preguntas etiquetadas con regression

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

De acuerdo, así que solo un poco confuso en algunas cosas, cualquier ayuda sería muy apreciada. Entiendo que el modelo de regresión lineal se predice a través de una expectativa condicional E(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e ¿Asumimos que tanto como son variables aleatorias con alguna distribución de probabilidad desconocida? Tenía entendido que solo los …

11 regression 

Divulgación completa: no soy estadístico ni pretendo serlo. Soy un humilde administrador de TI. Por favor, juega gentil conmigo. :) Soy responsable de recopilar y pronosticar el uso del almacenamiento en disco para nuestra empresa. Recopilamos nuestro uso de almacenamiento mensualmente y usamos una simple regresión lineal de doce meses …

11 regression  forecasting  adjustment 

He supervisado el problema de aprendizaje donde los objetivos son ángulos. Si hiciera una regresión simple, los números 360 y 1 estarían muy lejos para mi modelo, pero en realidad están cerca y predecir las coordenadas x e y no se siente bien, ya que estoy tratando de predecir solo …

11 regression  circular-statistics 

¿Se puede utilizar la regresión para la detección de mentiras? Entiendo que hay formas de mejorar un modelo de regresión eliminando los valores atípicos. Pero el objetivo principal aquí no es ajustar un modelo de regresión, sino descubrir mentirosos usando la regresión

11 regression  outliers 

Tenía un par de preguntas sobre la interpretación de las razones de probabilidades para las variables continuas en la regresión logística. Siento que estas son preguntas básicas sobre la regresión logística (y probablemente sobre la regresión en general), y aunque me da un poco de vergüenza no saber las respuestas, …

11 regression  logistic 

Estoy tratando de averiguar qué SVR es adecuado para ese tipo de datos. Conozco 4 tipos de SVR: épsilon nu mínimos cuadrados y lineal. Entiendo que SVR lineal es más o menos como lazo con L1 Reg, pero ¿cuál es la diferencia entre las 3 técnicas restantes?

11 regression  svm 

Tengo 100,000 observaciones (9 variables indicadoras ficticias) con 1000 positivos. La regresión logística debería funcionar bien en este caso, pero la probabilidad de corte me desconcierta. En la literatura común, elegimos 50% de corte para predecir 1s y 0s. No puedo hacer esto ya que mi modelo da un valor …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Si tengo un modelo de regresión: Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon donde V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n} y E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) , ¿Cuándo usar βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}} , el estimador de mínimos cuadrados ordinario de ββ\beta , sería una mala elección para un estimador? Estoy …

11 regression  distributions  least-squares 

Me gustaría comprobar Rsi mis datos se ajustan a las distribuciones log-normal o Pareto. ¿Cómo podría hacer eso? Quizás ks.testpodría ayudarme a hacer eso, pero ¿cómo podría obtener los parámetros y para la distribución de Pareto para mis datos?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

¿Cómo puede probar que las ecuaciones normales: tienen una o más soluciones sin la suposición de que X es invertible?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Mi única suposición es que tiene algo que ver con el inverso generalizado, pero estoy totalmente perdido.

11 regression  proof 

¿Alguien puede ayudar a dar una explicación conceptual de cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos cuando se utilizan suavizados / splines para un modelo predictivo? Por ejemplo, dado un modelo creado usando gamboostel mboostpaquete en R, con p-splines, ¿cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos? …

11 regression  machine-learning  predictive-models  splines 

¿Cuál es el significado de t valuey Pr(>|t|)cuando se usa la summary()función en el modelo de regresión lineal en R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Estoy intentando modelar una variable de respuesta que está teóricamente limitada entre -225 y +225. La variable es la puntuación total que obtuvieron los sujetos al jugar un juego. Aunque en teoría es posible que los sujetos obtengan un puntaje de +225. A pesar de esto porque el puntaje no …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

Tengo grandes datos de encuestas, una variable de resultado binaria y muchas variables explicativas, incluidas las binarias y las continuas. Estoy creando conjuntos de modelos (experimentando con GLM y GLM mixto) y utilizando enfoques teóricos de información para seleccionar el modelo superior. Examiné cuidadosamente las explicaciones (tanto continuas como categóricas) …

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