Preguntas etiquetadas con regression

Cuando , el problema de mínimos cuadrados que impone una restricción esférica en el valor de se puede escribir como para un sistema sobredeterminado. \ | \ cdot \ | _2 es la norma euclidiana de un vector.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y …

9 regression  least-squares  regularization  ridge-regression  underdetermined 

Un colega mío me envió este problema aparentemente haciendo las rondas en Internet: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? La respuesta parece ser 200. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Cuando hago una regresión …

9 r  regression  lm 

Qué configuración es correcta para un modelo de regresión de diferencia en diferencia usando Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} donde T es un maniquí que es igual a 1 si la observación es del grupo de tratamiento yd es un maniquí que es igual a …

9 regression  econometrics  difference-in-difference 

Soy nuevo en estadística y estoy tratando de entender la diferencia entre ANOVA y regresión lineal. Estoy usando R para explorar esto. Leí varios artículos sobre por qué ANOVA y la regresión son diferentes, pero siguen siendo los mismos y cómo se puede visualizar, etc. Creo que soy bonita, pero …

9 r  regression  anova 

Tengo un modelo de regresión logística (ajuste a través de glmnet en R con regularización neta elástica), y me gustaría maximizar la diferencia entre los verdaderos positivos y los falsos positivos. Para hacer esto, me vino a la mente el siguiente procedimiento: Ajustar el modelo de regresión logística estándar Usando …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

Estoy interesado en encontrar un procedimiento para simular datos que sean consistentes con un modelo de mediación específico. De acuerdo con el marco general del modelo de ecuación estructural lineal para probar los modelos de mediación descritos por primera vez por Barron y Kenny (1986) y descritos en otros lugares, …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Estoy usando el regresor RandomForest en mis datos y pude ver que la puntuación de Oob se obtuvo en 0.83. No estoy seguro de cómo resultó ser así. Quiero decir que mis objetivos son valores altos en el rango de 10 ^ 7. Entonces, si es MSE, entonces debería haber …

9 regression  random-forest 

Tengo los siguientes datos ubicados aquí . Estoy tratando de calcular el intervalo de confianza del 95% en la pureza media cuando el porcentaje de hidrocarburos es 1.0. En R, ingreso lo siguiente. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Sin embargo, ¿cómo puedo obtener …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Recibí una revisión de mi trabajo de investigación recientemente y el siguiente es el comentario del revisor sobre mi trabajo: Los resultados obtenidos de un modelo no son del todo convincentes, especialmente la regresión lineal generalmente tiene deficiencias en el tratamiento de los valores atípicos. Sugiero que los autores también …

9 regression  logistic  multiple-regression 

Estoy pensando en un problema que consiste en predecir el registro (gasto) de un cliente mediante regresión lineal. Estoy considerando qué características usar como entrada y me pregunto si estaría bien usar el percentil de una variable como entradas. Por ejemplo, podría usar los ingresos de la empresa como insumo. …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

Estoy usando una versión estándar de regresión logística para ajustar mis variables de entrada a las variables de salida binarias. Sin embargo, en mi problema, las salidas negativas (0s) superan con creces a las salidas positivas (1s). La relación es 20: 1. Entonces, cuando entreno un clasificador, parece que incluso …

9 regression  logistic  weighted-regression 

Estaba tratando de ganar algo de intuición para la regresión del Proceso Gaussiano, así que hice un simple problema de juguete 1D para probar. Tomé como las entradas, y como las respuestas. ('Inspirado' de )xi={1,2,3}Xyo={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}y = x 2yi={1,4,9}yyo={1,4 4,9 9}y_i=\{1,4,9\}y=x2y=X2y=x^2 Para la regresión, utilicé una función de kernel exponencial cuadrática …

9 regression  gaussian-process 

La población r-cuadrado se puede definir suponiendo puntuaciones fijas o puntuaciones aleatorias:ρ2ρ2\rho^2 Puntuaciones fijas: el tamaño de la muestra y los valores particulares de los predictores se mantienen fijos. Por lo tanto, es la proporción de varianza explicada en el resultado por la ecuación de regresión de la población cuando …

9 regression  estimation  r-squared 

La situación Tengo un conjunto de datos con una dependiente una variable independiente . Quiero ajustar una regresión lineal continua por partes con puntos de interrupción conocidos / fijos que ocurren en . Los breakpoins se conocen sin incertidumbre, por lo que no quiero estimarlos. Luego ajusto una regresión (OLS) …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

¿Es cierto que bajo los supuestos de Gauss Markov el método de mínimos cuadrados ordinarios proporciona estimadores eficientes e imparciales? Entonces: mi( ut) = 0mi(tut)=0 0E(u_t)=0 para todottt mi( uttus) = σ2mi(tuttus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s mi( uttus) = 0mi(tuttus)=0 0E(u_tu_s)=0 parat ≠ st≠st\neq s donde son los residuos.tutuu

9 regression  self-study  least-squares