Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya mencoba memasukkan satu data deret waktu (tanpa ulangan) menggunakan model regresi. Data terlihat seperti berikut: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 …

22 r  regression  statistical-significance  anova  p-value 

(PEMBARUAN: Saya mempelajari lebih dalam tentang ini dan memposting hasilnya di sini ) Daftar tes statistik bernama sangat besar. Banyak tes umum mengandalkan inferensi dari model linier sederhana, misalnya uji satu sampel hanya y = β + ε yang diuji terhadap model nol y = μ + ε yaitu β …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

Kalimat pertama dari halaman wiki ini mengklaim bahwa "Dalam ekonometrika, masalah endogenitas terjadi ketika variabel penjelas berkorelasi dengan istilah kesalahan. 1 " Pertanyaan saya adalah bagaimana ini bisa terjadi? Bukankah beta regresi dipilih sedemikian sehingga istilah kesalahannya ortogonal ke ruang kolom dari matriks desain?

22 regression 

Untuk mengilustrasikan pertanyaan saya, anggaplah saya memiliki perangkat pelatihan di mana input memiliki tingkat kebisingan tetapi hasilnya tidak, misalnya; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] : [3.0] di sini output adalah …

22 regression  machine-learning  neural-networks  confidence-interval  prediction-interval 

Andrew Gelman dalam salah satu posting blognya mengatakan: Saya tidak berpikir kontrafaktual atau hasil potensial diperlukan untuk paradoks Simpson. Saya mengatakan ini karena seseorang dapat mengatur paradoks Simpson dengan variabel yang tidak dapat dimanipulasi, atau manipulasi yang tidak secara langsung menarik. Paradoks Simpson adalah bagian dari masalah yang lebih umum …

22 regression  interaction  simpsons-paradox 

Saya mengerti bahwa uji Wald untuk koefisien regresi didasarkan pada properti berikut yang berlaku secara asimptotik (mis. Wasserman (2006): Semua Statistik , halaman 153, 214-215): Di mana menunjukkan estimasi koefisien regresi, menunjukkan kesalahan standar dari koefisien regresi dan adalah nilai bunga ( biasanya 0 untuk menguji apakah koefisien tersebut adalah …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

Saya ingin lebih memahami paket R Larsdan Glmnet, yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Lasso: (untuk Variabel dan sampel , lihat www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf di halaman 3)pm i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( ysaya- β0- xTsayaβ)2+ λ | | β| |l1]msayan(β0β)∈Rhal+1[12N∑saya=1N(ysaya-β0-xsayaTβ)2+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 + \lambda||\beta ||_{l_{1}} …

22 r  regression  machine-learning  lasso  regularization 

Ada beberapa pertanyaan bagus tentang penanganan data yang tidak seimbang dalam konteks klasifikasi , tetapi saya bertanya-tanya apa yang dilakukan orang untuk sampel regresi. Katakanlah domain masalah sangat sensitif terhadap tanda tetapi hanya agak sensitif terhadap besarnya target. Namun besarnya cukup penting bahwa model harus regresi (target kontinu) bukan klasifikasi …

22 regression  sampling  unbalanced-classes 

Saya ingin mengembalikan variabel ke x , x 2 , ... , x 5 . Haruskah saya melakukan ini menggunakan polinomial mentah atau ortogonal? Saya melihat pertanyaan di situs yang berurusan dengan ini, tetapi saya tidak benar-benar mengerti apa perbedaan antara menggunakannya. yyyx,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 Mengapa saya tidak bisa hanya melakukan regresi …

22 r  regression  polynomial 

Pemahaman saya adalah bahwa dalam pembelajaran mesin itu bisa menjadi masalah jika dataset Anda memiliki fitur yang sangat berkorelasi, karena mereka secara efektif menyandikan informasi yang sama. Baru-baru ini seseorang menunjukkan bahwa ketika Anda melakukan enkode satu-panas pada variabel kategori Anda berakhir dengan fitur yang berkorelasi, jadi Anda harus membuang …

22 regression  machine-learning  categorical-data  discrete-data  categorical-encoding 

Pertanyaan saya muncul dari diskusi dengan @whuber di komentar pertanyaan yang berbeda . Secara khusus, komentar @whuber adalah sebagai berikut: Salah satu alasan yang mungkin mengejutkan Anda adalah bahwa asumsi yang mendasari uji korelasi dan uji kemiringan regresi berbeda - jadi bahkan ketika kita memahami bahwa korelasi dan kemiringan benar-benar …

21 regression  correlation  p-value  assumptions 

EDIT: Karena pertanyaan ini telah meningkat, ringkasan: menemukan set data yang bermakna dan dapat ditafsirkan berbeda dengan statistik campuran yang sama (rata-rata, median, midrange dan dispersinya yang terkait, dan regresi). Kuartet Anscombe (lihat Tujuan memvisualisasikan data dimensi tinggi? ) Adalah contoh terkenal dari empat dataset - , dengan rata-rata marginal …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

Saya ingin memodelkan regresi logistik dengan data yang tidak seimbang (9: 1). Saya ingin mencoba opsi bobot dalam glmfungsi di R, tapi saya tidak 100% yakin apa fungsinya. Katakanlah variabel output saya c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1). sekarang saya ingin memberi "1" 10 kali lebih berat. jadi saya memberikan argumen bobot weights=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,10). Ketika saya …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

Gelman and Hill (2006) menulis di halaman 46 bahwa: Asumsi regresi yang umumnya paling tidak penting adalah bahwa kesalahan didistribusikan secara normal. Bahkan, untuk tujuan memperkirakan garis regresi (dibandingkan dengan memprediksi titik data individual), asumsi normalitas hampir tidak penting sama sekali. Jadi, berbeda dengan banyak buku teks regresi, kami tidak …

21 regression  residuals  assumptions 

Apa perbedaan antara regresi logistik dan logit? Saya mengerti bahwa mereka serupa (atau bahkan hal yang sama) tetapi dapatkah seseorang menjelaskan perbedaan antara keduanya? Apakah satu tentang peluang?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds