Als «regression» getaggte Fragen

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

1
Lineare Regression zur Minimierung von MAD in sklearn
Das standardmäßige lineare sklearn-Regressionsklasse findet eine angenäherte lineare Beziehung zwischen Variate und Kovariaten, die den mittleren quadratischen Fehler (MSE) minimiert. Insbesondere lassenN.N.NSeien Sie die Anzahl der Beobachtungen und lassen Sie uns den Abschnitt der Einfachheit halber ignorieren. Lassenyjyjy_j sei der Variationswert des jjj-te Beobachtung und x1 , j, … ,xn …
3
Was ist die Nullhypothese für die einzelnen p-Werte bei multipler Regression?
Ich habe ein lineares Regressionsmodell für eine abhängige Variable YYY basierend auf zwei unabhängigen Variablen, X1X1X1 und X2X2X2Ich habe also eine allgemeine Form einer Regressionsgleichung Y=A+B1⋅X1+B2⋅X2+ϵY=A+B1⋅X1+B2⋅X2+ϵY = A + B_1 \cdot X_1 + B_2 \cdot X_2 + \epsilon, wo AAA ist der Achsenabschnitt, ϵϵ\epsilon ist der Fehlerbegriff und B1B1B_1 und …
2
Ich habe meine lineare Regression reguliert, was nun?
Ich habe die Regressionsparameter eines linearen Regressionsmodells mit LASSO geschätzt, einige Variablen mithilfe der Kreuzvalidierung auf Null gesendet und jetzt ein endgültiges Modell erhalten. Es ist bekannt, dass das Regularisieren eine Verzerrung der aktiven Variablen hervorruft, aber es ist ein guter Preis, um falsche Variablen loszuwerden. Was mache ich jetzt, …
2
Bewertung der Qualität vorhergesagter Verteilungen
Ich habe eine Reihe von Datenpunkten wobei die unabhängigen Variablen sind, und ich glaube, dass jedes so modelliert werden kann, dass es aus einer Exponentialverteilung mit den Parametern .X.ich,yichX.ich,yichX_i, y_ixxxyichyichy_iλichλich\lambda_i Wie kann ich die Qualität meiner vorhergesagten Verteilungen in Bezug auf die Beobachtungen bewerten, wenn ich zur Vorhersage von ?X.ichX.ichX_iλichλich\lambda_iyichyichy_i …
1
Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung zufälliger Abschnitte und Steigungen anstelle separater Regressionen pro Subjekt?
Ich habe eine DV und IV von 20 Teilnehmern aufgenommen. Die IV ist eine wiederholte Messung, und mein Ziel ist es zu sehen, wie Variationen in der IV Variationen in der DV erklären können. Insbesondere möchte ich für jeden Teilnehmer einen Beta-Koeffizienten. Mein erster Gedanke war, ein lineares Mischeffektmodell mit …
3
Konvertieren des Beta-Koeffizienten von der Matrix in die Skalarnotation in der OLS-Regression
Ich habe bei meinen ökonometrischen Untersuchungen festgestellt, dass ich mich oft retten kann, wenn ich die Skalarnotation vergesse, indem ich mich an die Matrixnotation erinnere und rückwärts arbeite. Das Folgende verwirrte mich jedoch. Angesichts der einfachen Schätzung yi^=β0^+β1^xi1yi^=β0^+β1^xi1\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1}x_{i1} Wie kommen wir davon? β^=(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y\boldsymbol{\hat{\beta}} = \boldsymbol{(X'X)}^{-1}\boldsymbol{X'y} zu …
1
Schätzung des Gewichts der versteckten Münze
Betrachten Sie das folgende Problem: Sie haben zwei Münzen mit jeweils eigenem Gewicht (Wahrscheinlichkeit, Köpfe zu geben). Jemand wird die Münzen für Sie in einem anderen Raum werfen (Sie vertrauen ihnen). Sie können sie entweder bitten, beide Münzen zu werfen, und sie werden Ihnen sagen, ob sie beide Köpfe sind …
3
Wenn mittlerer quadratischer Fehler = Varianz + Vorspannung ^ 2. Wie kann dann der mittlere quadratische Fehler niedriger als die Varianz sein?
Ich habe die Einführung in das statistische Lernen gelesen. Hier wird gezeigt, dass: - In einem späteren Beispiel werden der Zug und die Test-MSE aufgezeichnet. Ich wollte wissen, ob sowohl der Bias ^ 2 als auch die Varianz positive Größen sind, wie MSE dann niedriger sein kann als die Varianz.
2
Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?
Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …
2
Welche Beziehung besteht zwischen Cox-Regression und Tobit-Regression?
Um zensierte Daten zu verarbeiten, verwenden einige Forscher zensierte Regressionsmethoden wie die Tobit-Regression , andere klassische Überlebensanalysemodelle wie die Cox-Regression . Ich weiß, dass Cox-Regression und Tobit-Regression aus mathematischer Sicht zwei verschiedene Modelle sind. Meine Fragen: Was sind die Vor- und Nachteile dieser beiden Methoden? Welche Probleme können sie jeweils …
1
Kreuzvalidierung für elastische Netzregression: Quadratischer Fehler vs. Korrelation auf dem Testsatz
Betrachten Sie die elastische Netzregression mit einer glmnetähnlichen Parametrisierung der VerlustfunktionIch habe einen Datensatz mit n \ ll p (44 bzw. 3000) und verwende eine wiederholte 11-fache Kreuzvalidierung, um die optimalen Regularisierungsparameter \ alpha und \ lambda auszuwählen . Normalerweise würde ich einen quadratischen Fehler als Leistungsmetrik für den Testsatz …
2
Was ist eine strikte Definition einer U-förmigen Beziehung?
Ich habe jetzt mehrere Artikel gesehen, die U-förmige oder inverse U-förmige Beziehungen zwischen Variablen analysieren (in einem Regressionsrahmen). Das allgemeine Verständnis, das ich von dort habe, ist, dass es sich um eine bestimmte Art einer nichtlinearen Beziehung handelt, die wir alle leicht visualisieren können. Ich bin jedoch etwas verwirrt darüber, …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.