Preguntas etiquetadas con regression

¿Alguien puede darme alguna intuición sobre cuándo elegir SVM o LR? Quiero entender la intuición detrás de cuál es la diferencia entre los criterios de optimización para aprender el hiperplano de los dos, donde los objetivos respectivos son los siguientes: SVM: intente maximizar el margen entre los vectores de soporte …

37 regression  logistic  svm  optimization 

Quiero suponer que la temperatura de la superficie del mar del mar Báltico es la misma año tras año, y luego describirlo con un modelo lineal / función. La idea que tenía era ingresar el año como un número decimal (o num_months / 12) y averiguar cuál debería ser la …

37 r  regression  time-series  lm 

Tengo 2 preguntas simples sobre regresión lineal: ¿Cuándo se aconseja estandarizar las variables explicativas? Una vez que la estimación se lleva a cabo con valores estandarizados, ¿cómo se puede predecir con nuevos valores (cómo se debe estandarizar los nuevos valores)? Algunas referencias serían útiles.

37 regression  predictive-models  references  standardization  predictor 

Me preguntaba qué diferencia y relación hay entre pronóstico y predicción. ¿Especialmente en series de tiempo y regresión? Por ejemplo, ¿estoy en lo cierto? En series de tiempo, el pronóstico parece significar estimar valores futuros dados los valores pasados ​​de una serie de tiempo. En la regresión, la predicción parece …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Actualmente estoy usando el paquete R lme4 . Estoy usando modelos de efectos lineales mixtos con efectos aleatorios: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Estoy tratando de averiguar qué método de validación cruzada es mejor para mi situación. Los siguientes datos son solo un ejemplo para resolver el problema (en R), pero mis Xdatos reales ( xmat) están correlacionados entre sí y en diferentes grados con la yvariable ( ymat). Proporcioné el código R, …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Estoy tratando de entender la diferencia estadística entre el análisis discriminante lineal y la regresión logística . Tengo entendido que, para un problema de clasificación de dos clases , LDA predice dos funciones de densidad normal (una para cada clase) que crean un límite lineal donde se cruzan, mientras que …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

Estoy tratando de crear un ajuste polinómico de segundo orden para algunos datos que tengo. Digamos que trazo esto en forma con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Yo obtengo: Por lo tanto, un ajuste de segundo orden funciona bastante bien. Lo calculo con R: summary(lm(data$bar …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Estoy leyendo un libro sobre regresión lineal y tengo algunos problemas para comprender la matriz de varianza-covarianza de bb\mathbf{b} : Los elementos diagonales son bastante fáciles, pero los no diagonales son un poco más difíciles, lo que me desconcierta es que σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1σ(b0,b1)=E(b0b1)−E(b0)E(b1)=E(b0b1)−β0β1 \sigma(b_0, b_1) = E(b_0 b_1) - E(b_0)E(b_1) = …

36 regression 

Veo una regresión restringida similar aquí: Regresión lineal restringida a través de un punto específico Pero mi requisito es ligeramente diferente. Necesito los coeficientes para sumar 1. Específicamente, estoy retrocediendo los retornos de 1 serie de divisas frente a otras 3 series de divisas, para que los inversores puedan reemplazar …

36 r  regression 

Estoy tratando de ajustar un modelo de regresión lineal multivariante con aproximadamente 60 variables predictoras y 30 observaciones, por lo que estoy usando el paquete glmnet para la regresión regularizada porque p> n. He estado revisando la documentación y otras preguntas, pero aún no puedo interpretar los resultados, aquí hay …

36 r  regression  regularization  glmnet 

Las variables instrumentales son cada vez más comunes en economía aplicada y estadística. Para los no iniciados, ¿podemos tener algunas respuestas no técnicas a las siguientes preguntas: ¿Qué es una variable instrumental? ¿Cuándo se querría emplear una variable instrumental? ¿Cómo se encuentra o elige una variable instrumental?

36 regression  econometrics  instrumental-variables 

Me preguntaba por qué los problemas de regresión se llaman problemas de "regresión". ¿Cuál es la historia detrás del nombre? Una definición para la regresión: "Recaída a un estado menos perfecto o desarrollado".

36 regression  terminology  history  etymology 

Mientras aprendía sobre el Gradient Boosting, no escuché ninguna restricción con respecto a las propiedades de un "clasificador débil" que el método usa para construir y ensamblar modelos. Sin embargo, no podía imaginar una aplicación de un GB que utilizara la regresión lineal y, de hecho, cuando realicé algunas pruebas, …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

¿Se prefiere siempre la regularización de red elástica a Lasso & Ridge, ya que parece resolver los inconvenientes de estos métodos? ¿Cuál es la intuición y cuál es la matemática detrás de la red elástica?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net