Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Adakah yang bisa memberikan daftar perbedaan yang jelas antara regresi log-linear dan regresi logistik? Saya mengerti yang pertama adalah model regresi linier sederhana tetapi saya tidak jelas kapan masing-masing harus digunakan.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Untuk model linier , istilah susutnya selalu .y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Apa alasannya mengapa kami tidak mengecilkan bias (intersep) istilah ? Haruskah kita mengecilkan istilah bias dalam model jaringan saraf?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Saya menjalankan model regresi OLS pada kumpulan data dengan 5 variabel independen. Variabel independen dan variabel dependen keduanya kontinu dan terkait linier. R Square adalah sekitar 99,3%. Tetapi ketika saya menjalankan hal yang sama menggunakan hutan acak di R hasil saya adalah '% Var menjelaskan: 88,42'. Mengapa hasil hutan acak …

21 r  regression  random-forest 

Pertanyaan ini dimigrasikan dari Mathematics Stack Exchange karena dapat dijawab di Cross Validated. Bermigrasi 7 tahun yang lalu . Saya belajar sekarang tentang analisis regresi dan analisis varians. Dalam analisis regresi, Anda memiliki satu variabel tetap dan Anda ingin tahu bagaimana variabel berjalan dengan variabel lainnya. Dalam analisis ragam yang …

21 regression 

Saya bertanya-tanya apa hubungan yang tepat antara parsial dan koefisien dalam model linier dan apakah saya harus menggunakan hanya satu atau keduanya untuk menggambarkan pentingnya dan pengaruh faktor.R2R2R^2 Sejauh yang saya tahu, dengan summarysaya mendapatkan estimasi koefisien, dan dengan anovajumlah kuadrat untuk setiap faktor - proporsi jumlah kuadrat dari satu …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

Saya selalu mendapat kesan bahwa regresi hanyalah bentuk yang lebih umum dari ANOVA dan hasilnya akan sama. Namun baru-baru ini, saya telah menjalankan regresi dan ANOVA pada data yang sama dan hasilnya berbeda secara signifikan. Artinya, dalam model regresi kedua efek utama dan interaksi adalah signifikan, sedangkan di ANOVA satu …

21 r  regression  anova 

Saya berjuang untuk memahami konsep bias dalam konteks analisis regresi linier. Apa definisi matematika dari bias? Apa yang sebenarnya bias dan mengapa / bagaimana? Contoh ilustratif?

21 regression  terminology  bias  definition 

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Adakah yang bisa menawarkan beberapa petunjuk tentang cara menggunakan weightsargumen dalam lmfungsi R ? Misalnya, Anda mencoba menyesuaikan model pada data lalu lintas, dan Anda memiliki …

21 r  regression 

Regresi Poisson adalah GLM dengan fungsi log-link. Cara alternatif untuk memodelkan data jumlah yang tidak terdistribusi secara normal adalah dengan preprocess dengan mengambil log (atau lebih tepatnya, log (1 + count) untuk menangani 0's). Jika Anda melakukan regresi kuadrat-terkecil pada respons penghitungan log, apakah itu terkait dengan regresi Poisson? Bisakah …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Dalam Pemodelan Statistik: Dua Budaya Leo Breiman menulis Praktik yang diterapkan saat ini adalah untuk memeriksa model data yang sesuai dengan menggunakan uji goodness-of-fit dan analisis residual. Pada satu titik, beberapa tahun yang lalu, saya membuat masalah regresi disimulasikan dalam tujuh dimensi dengan jumlah nonlinier yang terkontrol. Tes standar good-of-fit …

21 regression  goodness-of-fit 

Saya ingin sepenuhnya memahami gagasan menggambarkan jumlah variasi antar variabel. Setiap penjelasan web sedikit mekanis dan tumpul. Saya ingin "mendapatkan" konsepnya, bukan hanya menggunakan angka secara mekanis.r2r2r^2 Misalnya: Jam belajar vs skor tes rrr = .8 r2r2r^2 = .64 So, what does this mean? 64% of the variability of test …

21 regression  correlation  variance 

Di sini, lihat: Anda dapat melihat dengan tepat di mana data pelatihan berakhir. Data pelatihan berubah dari menjadi .−1−1-1111 Saya menggunakan Keras dan jaringan padat 1-100-100-2 dengan aktivasi tanh. Saya menghitung hasil dari dua nilai, p dan q sebagai p / q. Dengan cara ini saya dapat mencapai ukuran angka …

21 regression  neural-networks  python  keras 

Pertimbangkan model standar untuk regresi berganda mana , jadi normalitas, homoscedasticity, dan tidak berkorelasi kesalahan tetap ada.ε ∼ N ( 0 , σ 2 I n )Y= Xβ+ εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε ∼ N( 0 , σ2sayan)ε∼N(0,σ2sayan)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) Misalkan kita melakukan regresi ridge, dengan menambahkan jumlah kecil yang sama untuk …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

Menurut teks yang saya gunakan, rumus untuk varian dari sisa diberikan oleh:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Saya menemukan ini sulit untuk percaya karena residual adalah perbedaan antara nilai diamati dan nilai dipasang; jika seseorang menghitung varians dari perbedaan, paling tidak saya akan mengharapkan beberapa "plus" dalam ekspresi yang dihasilkan. …

21 regression  variance  residuals 

Saya mencoba menyesuaikan model regresi linier berganda dengan data saya dengan beberapa parameter input, katakanlah 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ Cx3+ datau= ( A B C )T( x1 x2 x3) + d(saya)(ii)(saya)F(x)=SEBUAHx1+Bx2+Cx3+datau(ii)F(x)=(SEBUAH B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication