Preguntas etiquetadas con regression

En R, si llamo a la lm()función de la siguiente manera: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Esto me da un modelo lineal de la variable de respuesta con var1, var2y la interacción entre ellos. Sin embargo, ¿cómo exactamente interpretamos numéricamente el término de …

9 r  regression 

Estoy tratando de aprender un modelo de regresión lineal. Sin embargo, tengo cierta confusión relacionada con la normalización de los datos. He normalizado las características / predictores a cero media y varianza unitaria. ¿Debo hacer lo mismo para el objetivo? Si es así, ¿por qué?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Estoy leyendo el teorema de Guass-Markov en Wikipedia , y esperaba que alguien pudiera ayudarme a descubrir el punto principal del teorema. Suponemos un modelo lineal, en forma de matriz, está dada por: y que estamos buscando la BLUE, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acuerdo con …

9 regression  least-squares  mse  blue 

Tengo un modelo de regresión lineal con una variable categórica (macho y hembra) y una variable continua B .UNAUNAAsisiB Configuré códigos de contrastes en R con options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Y ahora tengo sumas de cuadrados de Tipo III para , B y su interacción (A: B) usando .UNAUNAAsisiBdrop1(model, .~., test="F") De lo …

9 regression  anova  sums-of-squares 

Así que estoy trabajando con modelos de regresión logística en R. Aunque todavía soy nuevo en estadística, siento que ya tengo un poco de comprensión para los modelos de regresión, pero todavía hay algo que me molesta: Mirando la imagen vinculada, verá el resumen R imprime para un modelo de …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

En el capítulo "Regresión a la media" de "Pensamiento, rápido y lento" de Daniel Kahneman, se da un ejemplo y se le pide al lector que pronostique las ventas de tiendas individuales dado el pronóstico general de ventas y los números de ventas del año anterior . Por ejemplo (el …

9 regression 

Obtengo coeficientes enormes durante la regresión logística, vea coeficientes con krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

¿Cómo se puede determinar la tasa de aprendizaje óptima para el descenso de gradiente? Estoy pensando que podría ajustarlo automáticamente si la función de costo devuelve un valor mayor que en la iteración anterior (el algoritmo no convergerá), pero no estoy realmente seguro de qué nuevo valor debería tomar.

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

Tengo alrededor de 500 variables por paciente, cada variable tiene un valor continuo y se mide en tres puntos de tiempo diferentes (después de 2 meses y después de 1 año). Con la regresión, me gustaría predecir el resultado del tratamiento para nuevos pacientes. ¿Es posible usar la regresión SVM …

9 regression  svm  panel-data 

Tengo un problema de regresión en el que los resultados no son estrictamente 0, 1 sino que están en el rango de todos los números reales de 0 a 1 incluidos .Y= [ 0 , 0,12 , 0,31 , . . . , 1 ]Y=[0 0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, …

9 regression  logistic 

Configuración Muchos algoritmos operan en una sola relación o tabla, mientras que muchas bases de datos del mundo real almacenan información en varias tablas (Domingos, 2003). Pregunta ¿Qué tipos de algoritmos aprenden bien de múltiples tablas (relacionales)? En particular, estoy interesado en los algoritmos que son aplicables a las tareas …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

Configuración básica: modelo de regresión: donde C es el vector de las variables de control.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Estoy interesado en y espero que y sean negativos. Sin embargo, hay un problema de multicolinealidad en el modelo, el coeficiente de correlación viene dado por, corr ( , 0.9345, corr …

9 regression  multicollinearity 

Estoy tratando de ajustar un modelo lineal en algunos datos con solo un predictor (digamos (x, y)). Los datos son tales que para valores pequeños de x, los valores de y se ajustan perfectamente a una línea recta, sin embargo, a medida que aumentan los valores de x, los valores …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Bien, entonces estoy tratando de entender la regresión lineal. Tengo un conjunto de datos y todo parece estar bien, pero estoy confundido. Este es mi modelo-resumen lineal: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 …

9 r  regression 

No sé mucho sobre estadísticas, así que tengan paciencia conmigo. Digamos que tengo un conjunto de 1000 trabajadores. Quiero averiguar quién es el trabajador más duro, pero solo puedo medir la cantidad de trabajo que se realiza en grupos de 1 a 100 durante más de una hora de trabajo. …

9 r  regression  data-mining