Statistiken und Big Data regression

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Was bewirkt die Korrelation von Prädiktoren in einem multiplen Regressionsmodell?

In meiner Klasse für lineare Modelle habe ich gelernt, dass wenn zwei Prädiktoren korreliert sind und beide in einem Modell enthalten sind, einer unbedeutend ist. Nehmen Sie zum Beispiel an, dass die Größe eines Hauses und die Anzahl der Schlafzimmer miteinander korreliert sind. Wenn Sie die Kosten eines Hauses mit …

45 regression multiple-regression p-value linear-model multicollinearity

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Wie werden künstliche Daten für die logistische Regression simuliert?

Ich weiß, dass ich etwas in meinem Verständnis der logistischen Regression vermisse und würde mich über jede Hilfe sehr freuen. Nach meinem Verständnis geht die logistische Regression davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit eines 1-Ergebnisses bei den Eingaben eine lineare Kombination der Eingaben ist, die durch eine inverse logistische Funktion geleitet …

45 r regression logistic generalized-linear-model simulation

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Warum wird Multikollinearität in der modernen Statistik / im maschinellen Lernen nicht geprüft?

In der traditionellen Statistik wird beim Erstellen eines Modells die Multikollinearität mithilfe von Methoden wie Schätzungen des Varianzinflationsfaktors (VIF) überprüft. Beim maschinellen Lernen wird jedoch stattdessen die Regularisierung für die Featureauswahl verwendet, und es scheint nicht zu prüfen, ob Features korreliert sind überhaupt. Warum machen wir das?

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Warum sind natürliche Protokolländerungen prozentuale Änderungen? Was ist mit Protokollen, die das so machen?

Kann jemand erklären, wie die Eigenschaften von Protokollen dies bewirken, damit Sie lineare Regressionen protokollieren können, bei denen die Koeffizienten als prozentuale Änderungen interpretiert werden?

43 regression logarithm mathematical-statistics

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Zufällige Waldannahmen

Ich bin ein bisschen neu in zufälligen Wäldern, also habe ich immer noch Probleme mit einigen grundlegenden Konzepten. In der linearen Regression nehmen wir unabhängige Beobachtungen, konstante Varianz ... an. Was sind die Grundannahmen / Hypothesen, die wir machen, wenn wir zufällige Gesamtstrukturen verwenden? Was sind die Hauptunterschiede zwischen zufälligen …

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Was bedeuten "Endogenität" und "Exogenität" inhaltlich?

Ich verstehe, dass die grundlegende Definition der Endogenität darin besteht, dass nicht erfüllt ist, aber was bedeutet dies im Sinne der realen Welt? Ich habe den Wikipedia-Artikel mit dem Beispiel für Angebot und Nachfrage gelesen und versucht, einen Sinn daraus zu ziehen, aber es hat nicht wirklich geholfen. Ich habe …

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Regression, wenn die OLS-Residuen nicht normal verteilt sind

Auf dieser Site befinden sich mehrere Threads, in denen erläutert wird, wie ermittelt werden kann, ob die OLS-Residuen asymptotisch normal verteilt sind. Eine weitere Möglichkeit, die Normalität der Residuen mit R-Code zu bewerten, bietet diese hervorragende Antwort . Dies ist eine weitere Diskussion über den praktischen Unterschied zwischen standardisierten und …

43 regression least-squares residuals assumptions normality-assumption

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Was ist Unterschied in Unterschied?

Unterschiede in den Unterschieden sind seit langem als nicht-experimentelles Instrument beliebt, insbesondere in der Wirtschaft. Kann jemand bitte eine klare und nicht-technische Antwort auf die folgenden Fragen zu Unterschieden geben? Was ist ein Differenz-in-Differenz-Schätzer? Warum kann ein Differenz-in-Differenz-Schätzer verwendet werden? Können wir tatsächlich Differenz-in-Differenz-Schätzungen vertrauen?

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Regularisierungsmethoden für die logistische Regression

Regularisierung mit Methoden wie Ridge, Lasso und ElasticNet ist für die lineare Regression weit verbreitet. Ich wollte Folgendes wissen: Sind diese Methoden für die logistische Regression anwendbar? Wenn ja, gibt es Unterschiede in der Art und Weise, wie sie für die logistische Regression verwendet werden müssen? Wie kann man eine …

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Maximum-Likelihood-Methode vs. Methode der kleinsten Quadrate

Was ist der Hauptunterschied zwischen der Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit (MLE) und der Schätzung der kleinsten Quadrate (LSE)? Warum können wir MLE nicht zur Vorhersage von Werten in der linearen Regression und umgekehrt verwenden?yyy Jede Hilfe zu diesem Thema wird sehr geschätzt.

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Wie visualisiere ich ein angepasstes multiples Regressionsmodell?

Ich schreibe gerade eine Arbeit mit mehreren multiplen Regressionsanalysen. Während die Visualisierung der univariaten linearen Regression über Streudiagramme einfach ist, habe ich mich gefragt, ob es eine gute Möglichkeit gibt, mehrere lineare Regressionen zu visualisieren. Ich zeichne gerade Streudiagramme wie abhängige Variable gegen 1. unabhängige Variable, dann gegen 2. unabhängige …

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Welche Bedeutung haben logistische Regressionskoeffizienten?

Ich lese gerade einen Artikel über den Wahlort und die Wahlpräferenz bei den Wahlen 2000 und 2004. Darin befindet sich ein Diagramm, in dem die logistischen Regressionskoeffizienten angezeigt werden. Aus Kursen vor Jahren und ein wenig nachlesenIch verstehe unter logistischer Regression eine Möglichkeit, die Beziehung zwischen mehreren unabhängigen Variablen und …

42 regression logistic interpretation

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Welcher Algorithmus wird bei der linearen Regression verwendet?

Normalerweise höre ich von "gewöhnlichen kleinsten Quadraten". Ist das der am häufigsten verwendete Algorithmus für die lineare Regression? Gibt es Gründe, einen anderen zu verwenden?

42 regression least-squares algorithms computational-statistics numerics

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Verschiedene Möglichkeiten, Interaktionsbegriffe in lm zu schreiben?

Ich habe eine Frage, wie eine Interaktion in einem Regressionsmodell am besten spezifiziert werden kann. Betrachten Sie die folgenden Daten: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), …

42 r regression interaction

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Regression: Variablen transformieren

Müssen Sie beim Transformieren von Variablen alle dieselbe Transformation verwenden? Kann ich zum Beispiel unterschiedlich transformierte Variablen auswählen, wie in: Sei Alter, Beschäftigungsdauer, Aufenthaltsdauer und Einkommen.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) Oder müssen Sie mit Ihren Transformationen konsistent sein und alle dieselben verwenden? Wie in: Y = B1*log(x1) …

41 r regression logistic data-transformation

Als «regression» getaggte Fragen