Als «regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

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Regression in der Einstellung : Wie wird die Regularisierungsmethode gewählt (Lasso, PLS, PCR, Ridge)?
Ich versuche herauszufinden , ob Ridge Regression , LASSO , Principal Component Regression (PCR) oder Partial Least Squares (PLS) in einer Situation mit einer großen Anzahl von Variablen / Merkmalen ( ) und einer geringeren Anzahl von Stichproben ( ), und mein Ziel ist die Vorhersage.pppn<pn<pn n , meistens ;p>10np>10np>10n …
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Vorhersage der Varianz heteroskedastischer Daten
Ich versuche, eine Regression auf heteroskedastischen Daten durchzuführen, wobei ich versuche , die Fehlervarianzen sowie die Mittelwerte in Form eines linearen Modells vorherzusagen . Etwas wie das: y( x , t )ξ( x , t )y¯( x , t )σ( x , t )= y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim …
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Zu vermeidende Fallstricke bei der Transformation von Daten?
Nachdem ich die Antwort doppelt transformiert hatte, erreichte ich eine starke lineare Beziehung zwischen meiner XXX und YY.Y Variablen. Das Modell war Y∼XY.∼XY\sim X aber ich habe es in verbessertR2von 0,19 auf 0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Offensichtlich habe ich mich in dieser Beziehung anständig operieren lassen. Kann jemand die Fallstricke diskutieren, die …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Wie führe ich eine Regression für nicht normale Daten durch, die bei der Transformation nicht normal bleiben?
Ich habe einige Daten (158 Fälle), die aus einer Likert-Skala für 21 Fragebogenelemente abgeleitet wurden. Ich möchte / muss wirklich eine Regressionsanalyse durchführen, um zu sehen, welche Punkte auf dem Fragebogen die Antwort auf einen Gesamtpunkt vorhersagen (Zufriedenheit). Die Antworten sind nicht normalverteilt (laut KS-Tests) und ich habe sie in …
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Genaue Bedeutung und Vergleich zwischen Einflusspunkt, High Leverage Point und Ausreißer?
Aus Wikipedia Einflussreiche Beobachtungen sind Beobachtungen, die einen relativ großen Einfluss auf die Vorhersagen des Regressionsmodells haben. Aus Wikipedia Hebelpunkte sind die Beobachtungen, falls vorhanden, die bei extremen oder abweichenden Werten der unabhängigen Variablen gemacht wurden, so dass das angepasste Regressionsmodell aufgrund des Fehlens benachbarter Beobachtungen dieser bestimmten Beobachtung nahe …
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Zufälliger Wald ist überpassend
Ich versuche, Random Forest Regression zum Erlernen von Scikits zu verwenden. Das Problem ist, dass ich einen sehr hohen Testfehler erhalte: train MSE, 4.64, test MSE: 252.25. So sehen meine Daten aus: (blau: echte Daten, grün: vorhergesagt): Ich benutze 90% für das Training und 10% für den Test. Dies ist …
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Automatisiertes Verfahren zur Auswahl einer Teilmenge von Datenpunkten mit der stärksten Korrelation?
Gibt es ein Standardverfahren (so dass man es als Referenz anführen könnte), um die Teilmenge der Datenpunkte aus einem größeren Pool mit der stärksten Korrelation (entlang nur zwei Dimensionen) auszuwählen? Angenommen, Sie haben 100 Datenpunkte. Sie möchten eine Teilmenge von 40 Punkten mit der größtmöglichen Korrelation entlang der X- und …
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