Als «regression» getaggte Fragen

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

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Replizieren der Ergebnisse für die lineare glmnet-Regression mithilfe eines generischen Optimierers
Wie der Titel schon sagt, versuche ich, die Ergebnisse von glmnet linear mit dem LBFGS-Optimierer aus der Bibliothek zu replizieren lbfgs. Mit diesem Optimierer können wir einen L1-Regularisierungsbegriff hinzufügen, ohne uns um die Differenzierbarkeit kümmern zu müssen, solange unsere Zielfunktion (ohne den L1-Regularisierungsbegriff) konvex ist. Das Problem der linearen Regression …
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Vergleichen Sie die statistische Signifikanz des Unterschieds zwischen zwei Polynomregressionen in R.
Also habe ich zuerst in diesem Forum recherchiert und ich weiß, dass extrem ähnliche Fragen gestellt wurden, aber sie wurden normalerweise nicht richtig beantwortet oder manchmal sind die Antworten einfach nicht detailliert genug, um von mir verstanden zu werden. Diesmal lautet meine Frage also: Ich habe zwei Datensätze, für jeden …
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Was sollte ein nicht informativer Prior für die Steigung sein, wenn eine lineare Regression durchgeführt wird?
Wenn man eine Bayes'sche lineare Regression durchführt, muss man der Steigung einen Prior zuweisen und abfangen . Da ein Standortparameter ist, ist es sinnvoll, einen einheitlichen Prior zuzuweisen. Es scheint mir jedoch, dass einem Skalenparameter ähnelt und es unnatürlich erscheint, vorher eine Uniform zuzuweisen.b b aaaabbbbbbaaa Andererseits scheint es nicht …
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Variable als Zähldaten skalieren - richtig oder nicht?
In diesem Artikel (frei verfügbar über PubMed Central) verwenden die Autoren eine negative binomiale Regression, um die Punktzahl auf einem 10-Punkte-Screening-Instrument mit einer Bewertung von 0 bis 40 zu modellieren. Bei diesem Verfahren werden Zähldaten vorausgesetzt, was hier eindeutig nicht der Fall ist. Ich würde gerne Ihre Meinung dazu erfahren, …
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Reicht es bei der Neuparametrierung einer Wahrscheinlichkeitsfunktion aus, nur die transformierte Variable anstelle einer Änderung der Variablenformel einzufügen?
Angenommen, ich versuche, eine Wahrscheinlichkeitsfunktion, die exponentiell verteilt ist, neu zu parametrisieren. Wenn meine ursprüngliche Wahrscheinlichkeitsfunktion lautet: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} und ich möchte es mit neu parametrisieren , da keine Zufallsvariable ist, sondern ein Parameter, reicht es aus, nur einstecken?ϕ=1θϕ=1θ\phi = \frac{1}{\theta}θθ\theta Was ich explizit …
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RMSE (Root Mean Squared Error) für Logistikmodelle
Ich habe eine Frage zur Gültigkeit der Verwendung von RMSE (Root Mean Squared Error) zum Vergleich verschiedener Logistikmodelle. Die Antwort ist entweder 0oder 1und die Vorhersagen sind Wahrscheinlichkeiten zwischen 0- 1? Ist der unten angewandte Weg auch für die binären Antworten gültig? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = …
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Was können wir über Modelle zu Beobachtungsdaten ohne Instrumente sagen?
In der Vergangenheit wurden mir einige Fragen zu veröffentlichten Artikeln in einer Reihe von Bereichen gestellt, in denen Regressionen (und verwandte Modelle wie Panelmodelle oder GLMs) für Beobachtungsdaten verwendet werden (dh Daten, die nicht durch kontrollierte Experimente erzeugt wurden in vielen Fällen - aber nicht immer - Daten, die im …
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Warum verwendet das Elo-Bewertungssystem eine falsche Aktualisierungsregel?
Das Elo-Bewertungssystem verwendet einen Gradientenabstiegsminimierungsalgorithmus der Kreuzentropieverlustfunktion zwischen der erwarteten und der beobachteten Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses in gepaarten Vergleichen. Wir können die allgemeinen Verlustfunktionen als schreiben E=−∑n,ipiLog(qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) wobei die Summe über alle Ergebnisse und alle Gegner . ist die beobachtete Frequenz des Ereignisses und die erwartete …
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Warum erklären alle PLS-Komponenten zusammen nur einen Teil der Varianz der Originaldaten?
Ich habe einen Datensatz bestehend aus 10 Variablen. Ich habe partielle kleinste Quadrate (PLS) ausgeführt, um eine einzelne Antwortvariable anhand dieser 10 Variablen vorherzusagen, 10 PLS-Komponenten extrahiert und dann die Varianz jeder Komponente berechnet. Auf den Originaldaten habe ich die Summe der Varianzen aller Variablen genommen, die 702 ist. Dann …
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