Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Dalam dataset dari dua populasi yang tidak tumpang tindih (pasien & sehat, total ) saya ingin mencari (dari variabel independen) prediktor signifikan untuk variabel dependen berkelanjutan. Ada korelasi antara prediktor. Saya tertarik untuk mencari tahu apakah salah satu prediktor terkait dengan variabel dependen "dalam kenyataan" (daripada memprediksi variabel dependen setepat …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

Katakan misalnya Anda sedang melakukan model linier, tetapi data kompleks.yyy y= x β+ ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Kumpulan data saya rumit, karena dalam semua angka dalam adalah dalam bentuk ( a + b i ) . Apakah ada yang berbeda secara prosedural ketika bekerja dengan data seperti …

31 regression  anova  data-transformation  complex-numbers 

Membayangkan Anda menjalankan regresi linier dengan empat prediktor numerik (IV1, ..., IV4) Ketika hanya IV1 yang dimasukkan sebagai prediktor, beta terstandardisasi adalah +.20 Ketika Anda juga memasukkan IV2 ke IV4 tanda koefisien regresi standar dari IV1 membalik -.25(yaitu, itu menjadi negatif). Ini menimbulkan beberapa pertanyaan: Berkenaan dengan terminologi, apakah Anda …

31 regression  predictor 

Saya mencoba mempelajari pembelajaran mesin menggunakan materi Coursera . Dalam kuliah ini, Andrew Ng menggunakan algoritma gradient descent untuk menemukan koefisien model regresi linier yang akan meminimalkan fungsi kesalahan (fungsi biaya). Untuk regresi linier, apakah kita perlu gradient descent? Tampaknya saya dapat secara analitis membedakan fungsi kesalahan dan menetapkannya ke …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Maksud saya beberapa variabel tersebut sangat berkorelasi di antara mereka. Bagaimana / mengapa / dalam konteks apa kita mendefinisikannya sebagai variabel independen ?

30 regression  terminology  predictor 

Catatan: Saya tahu bahwa L1 memiliki properti pemilihan fitur. Saya mencoba memahami yang mana yang harus dipilih ketika pemilihan fitur sama sekali tidak relevan. Bagaimana cara memutuskan regularisasi (L1 atau L2) mana yang akan digunakan? Apa pro & kontra dari masing-masing regularisasi L1 / L2? Apakah disarankan untuk pertama melakukan …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Saya bekerja dengan kumpulan data besar (rahasia, jadi saya tidak bisa berbagi terlalu banyak), dan sampai pada kesimpulan diperlukan regresi binomial negatif. Saya belum pernah melakukan regresi glm sebelumnya, dan saya tidak dapat menemukan informasi yang jelas tentang apa asumsi itu. Apakah mereka sama untuk MLR? Dapatkah saya mengubah variabel …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

Saya akan membaca catatan kuliah Andrew Ng tentang Pembelajaran Mesin. Catatan tersebut memperkenalkan kita pada regresi logistik dan kemudian ke perceptron. Saat menggambarkan Perceptron, catatan mengatakan bahwa kami hanya mengubah definisi fungsi ambang yang digunakan untuk regresi logistik. Setelah melakukan itu, kita dapat menggunakan model Perceptron untuk klasifikasi. Jadi pertanyaan …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Dalam kasus regresi linier sederhana , Anda dapat memperoleh estimator kuadrat terkecil sehingga Anda tidak perlu tahu untuk memperkirakanβ 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Misalkan saya memiliki , bagaimana cara memperoleh tanpa …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Tim kecil kami sedang berdiskusi dan macet. Adakah yang tahu apakah regresi Cox memiliki distribusi Poisson yang mendasarinya? Kami memiliki perdebatan bahwa mungkin regresi Cox dengan waktu yang konstan pada risiko akan memiliki kesamaan dengan regresi Poisson dengan varian yang kuat. Ada ide?

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Di satu sisi, saya memiliki regresi ke mean dan di sisi lain saya memiliki kekeliruan penjudi . Kekeliruan Gambler didefinisikan oleh Miller dan Sanjurjo (2019) sebagai "keyakinan keliru bahwa urutan acak memiliki kecenderungan sistematis terhadap pembalikan, yaitu bahwa garis-garis hasil yang serupa lebih cenderung berakhir daripada berlanjut." Misalnya, koin yang …

29 regression  mean  fallacy  gambling 

Saat Anda memperkirakan nilai yang cocok dari model regresi logistik, bagaimana kesalahan standar dihitung? Maksud saya untuk nilai-nilai yang dipasang , bukan untuk koefisien (yang melibatkan matriks informasi Fishers). Saya hanya menemukan cara mendapatkan angka R(misalnya, di sini di r-help, atau di sini di Stack Overflow), tetapi saya tidak dapat …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

Latar Belakang Misalkan kita memiliki model Ordinary Least Squares di mana kita memiliki koefisien dalam model regresi kita, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} di mana adalah vektor dari koefisien, adalah matriks desain yang didefinisikan olehββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & x_{21} & …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

Saya agak baru menggunakan regresi logistik, dan sedikit bingung oleh perbedaan antara interpretasi saya terhadap nilai-nilai berikut yang saya pikir akan sama: nilai beta eksponensial prediksi probabilitas hasil menggunakan nilai beta. Berikut ini adalah versi sederhana dari model yang saya gunakan, di mana kekurangan gizi dan asuransi keduanya biner, dan …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio