Statistiken und Big Data regression

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Geometrische Interpretation der bestraften linearen Regression

Ich weiß, dass lineare Regression als "die Linie gedacht werden kann, die allen Punkten vertikal am nächsten ist" : Es gibt aber auch eine andere Möglichkeit, den Spaltenraum als "Projektion auf den Raum, der von den Spalten der Koeffizientenmatrix aufgespannt wird" zu visualisieren : Meine Frage ist: Was passiert in …

26 regression intuition geometry

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Wie werden Koeffizientenstandardfehler in der linearen Regression interpretiert?

Ich frage mich, wie man die Koeffizienten-Standardfehler einer Regression interpretiert, wenn man die Anzeigefunktion in R verwendet. Zum Beispiel in der folgenden Ausgabe: lm(formula = y ~ x1 + x2, data = sub.pyth) coef.est coef.se (Intercept) 1.32 0.39 x1 0.51 0.05 x2 0.81 0.02 n = 40, k = 3 …

26 r regression interpretation

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Messgenauigkeit eines logistischen Regressionsmodells

Ich habe ein trainiertes logistisches Regressionsmodell, das ich auf einen Testdatensatz anwende. Die abhängige Variable ist binär (boolesch). Für jede Stichprobe im Testdatensatz wende ich das logistische Regressionsmodell an, um eine prozentuale Wahrscheinlichkeit zu generieren, dass die abhängige Variable wahr ist. Dann zeichne ich auf, ob der aktuelle Wert wahr …

26 regression logistic r-squared

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Was ist Theta in einer negativen binomischen Regression, die mit R ausgestattet ist?

Ich habe eine Frage zu einer negativen binomischen Regression: Angenommen, Sie haben die folgenden Befehle: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Beachten Sie, dass cars ein Datensatz ist, der in R verfügbar ist, und es ist mir egal, ob dieses Modell sinnvoll ist.) Was ich wissen möchte, ist: Wie kann ich …

26 regression generalized-linear-model negative-binomial

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Wie entscheide ich, welche Spanne in der LOESS-Regression in R verwendet werden soll?

Ich verwende LOESS-Regressionsmodelle in R und möchte die Ausgaben von 12 verschiedenen Modellen mit unterschiedlichen Stichprobengrößen vergleichen. Ich kann die tatsächlichen Modelle detaillierter beschreiben, wenn dies bei der Beantwortung der Frage hilfreich ist. Hier sind die Stichprobengrößen: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH …

26 r regression loess

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Wie verwendet die lineare Regression die Normalverteilung?

Bei der linearen Regression wird angenommen, dass jeder vorhergesagte Wert aus einer Normalverteilung möglicher Werte ausgewählt wurde. Siehe unten. Aber warum wird angenommen, dass jeder vorhergesagte Wert aus einer Normalverteilung stammt? Wie verwendet die lineare Regression diese Annahme? Was ist, wenn mögliche Werte nicht normalverteilt sind?

26 regression probability distributions normal-distribution modeling

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Warum sollte jemand KNN für die Regression verwenden?

Nach meinem Verständnis können wir nur eine Regressionsfunktion aufbauen, die innerhalb des Intervalls der Trainingsdaten liegt. Zum Beispiel (nur eines der Panels ist erforderlich): Wie würde ich mit einem KNN-Regressor die Zukunft vorhersagen? Auch hier scheint es sich nur um eine Funktion zu handeln, die innerhalb des Intervalls der Trainingsdaten …

26 regression machine-learning k-nearest-neighbour

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Warum sollten Sie Lasso-Schätzungen anstelle von OLS-Schätzungen für die von Lasso identifizierte Untergruppe von Variablen verwenden?

Nehmen Sie für die Lasso-Regression dass die beste Lösung (zum Beispiel minimaler Testfehler) Merkmale auswählt . so dass .k β l a s s o = ( β l a s s o 1 , β l a s s O 2 , . . . , β l aL …

26 regression feature-selection lasso regularization

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Was bedeutet der Logit-Wert eigentlich?

Ich habe ein Logit-Modell, das in vielen Fällen eine Zahl zwischen 0 und 1 liefert, aber wie können wir das interpretieren? Nehmen wir einen Fall mit einem Logit von 0,20 Können wir behaupten, dass eine Wahrscheinlichkeit von 20% besteht, dass ein Fall der Gruppe B gegenüber der Gruppe A angehört? …

26 regression logistic logit

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Einbeziehung der verzögerten abhängigen Variablen in die Regression

Ich bin sehr verwirrt darüber, ob es legitim ist, eine verzögerte abhängige Variable in ein Regressionsmodell aufzunehmen. Grundsätzlich denke ich, wenn sich dieses Modell auf die Beziehung zwischen der Änderung von Y und anderen unabhängigen Variablen konzentriert, kann das Hinzufügen einer verzögerten abhängigen Variablen auf der rechten Seite sicherstellen, dass …

26 regression lags misspecification

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Voraussetzungen für den AIC-Modellvergleich

Was genau sind die Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, damit der AIC-Modellvergleich funktioniert? Ich bin gerade auf diese Frage gekommen, als ich einen Vergleich so anstellte: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Auf diese Weise habe …

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Äquivalenz zwischen kleinsten Quadraten und MLE im Gaußschen Modell

Ich bin neu im maschinellen Lernen und versuche es selbst zu lernen. Kürzlich las ich einige Vorlesungsunterlagen durch und hatte eine grundlegende Frage. Folie 13 besagt, dass "Least-Square-Schätzung mit Maximum-Likelihood-Schätzung nach einem Gaußschen Modell identisch ist". Es scheint etwas Einfaches zu sein, aber ich kann das nicht sehen. Kann mir …

26 regression bayesian least-squares

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Unterstützen Sie Vektormaschinen und Regression

Es gibt bereits eine ausgezeichnete Diskussion darüber, wie Support-Vektor-Maschinen mit Klassifizierung umgehen, aber ich bin sehr verwirrt darüber, wie Support-Vektor-Maschinen zur Regression verallgemeinern. Möchte mich jemand aufklären?

26 regression machine-learning svm

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Wie ist die erwartete Korrelation zwischen Residuum und abhängiger Variable?

In der multiplen linearen Regression kann ich verstehen, dass die Korrelationen zwischen Residuum und Prädiktoren Null sind, aber wie ist die erwartete Korrelation zwischen Residuum und der Kriteriumsvariablen? Sollte es mit Null oder stark korreliert gerechnet werden? Was bedeutet das?

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Wie kann man SARIMAX intuitiv verstehen?

Ich versuche, ein Papier über die Vorhersage der elektrischen Last zu verstehen, aber ich kämpfe mit den darin enthaltenen Konzepten, insbesondere dem SARIMAX- Modell. Dieses Modell dient der Vorhersage der Auslastung und verwendet viele statistische Konzepte, die ich nicht verstehe (ich bin Student der Informatik - Sie können mich als …

26 regression time-series arima autoregressive intuition

Als «regression» getaggte Fragen