Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya bertanya-tanya apa nilainya dalam mengambil variabel prediktor kontinu dan memecahnya (misalnya, menjadi kuintil), sebelum menggunakannya dalam model. Sepertinya saya bahwa dengan binning variabel kita kehilangan informasi. Apakah ini hanya agar kita dapat memodelkan efek non-linear? Jika kita menyimpan variabel kontinu dan itu bukan hubungan linear yang lurus, apakah kita …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Pemahaman saya adalah bahwa tidak dapat negatif karena merupakan persegi R. Namun aku berlari regresi linier sederhana dalam SPSS dengan satu variabel bebas dan variabel terikat. Output SPSS saya memberi saya nilai negatif untuk R 2 . Jika saya menghitung ini dengan tangan dari R maka R 2 akan positif. …

77 regression  spss  r-squared 

Saya memiliki dataset dengan sekitar 30 variabel independen dan ingin membangun model linier umum (GLM) untuk mengeksplorasi hubungan antara mereka dan variabel dependen. Saya sadar bahwa metode yang saya ajarkan untuk situasi ini, regresi bertahap, sekarang dianggap sebagai dosa statistik . Metode pemilihan model modern apa yang harus digunakan dalam …

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

Saya telah membaca Elemen Pembelajaran Statistik , dan saya ingin tahu mengapa Lasso menyediakan pemilihan variabel dan regresi ridge tidak. Kedua metode meminimalkan jumlah residu kuadrat dan memiliki batasan pada nilai yang mungkin dari parameter ββ\beta . Untuk Lasso, batasannya adalah ||β||1≤t||β||1≤t||\beta||_1 \le t , sedangkan untuk punggungan adalah ||β||2≤t||β||2≤t||\beta||_2 …

76 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Karena Regresi Logistik adalah model klasifikasi statistik yang berhubungan dengan variabel dependen kategorikal, mengapa tidak disebut Klasifikasi Logistik ? Bukankah seharusnya nama "Regresi" dicadangkan untuk model yang berhubungan dengan variabel dependen kontinu?

75 regression  machine-learning  logistic  classification  terminology 

Untuk regresi linier, kita dapat memeriksa plot diagnostik (plot residual, plot QQ Normal, dll) untuk memeriksa apakah asumsi regresi linier dilanggar. Untuk regresi logistik, saya mengalami kesulitan menemukan sumber daya yang menjelaskan cara mendiagnosis model regresi logistik yang sesuai. Menggali beberapa catatan saja untuk GLM, itu hanya menyatakan bahwa memeriksa …

74 regression  logistic 

Saya mengikuti kursus Machine Learning online dan belajar tentang Gradient Descent untuk menghitung nilai optimal dalam hipotesis. h(x) = B0 + B1X mengapa kita perlu menggunakan Gradient Descent jika kita dapat dengan mudah menemukan nilai dengan rumus di bawah ini? Ini terlihat lurus ke depan dan juga mudah. tetapi GD …

74 regression  machine-learning  gradient-descent 

Sering kali seorang analis statistik menyerahkan set dataset dan diminta untuk mencocokkan suatu model menggunakan teknik seperti regresi linier. Seringkali dataset disertai dengan penafian yang mirip dengan "Oh yeah, kami mengacaukan mengumpulkan beberapa poin data ini - lakukan apa yang Anda bisa". Situasi ini mengarah pada kecocokan regresi yang sangat …

73 regression  outliers 

Dalam konteks proposal penelitian dalam ilmu sosial, saya ditanya pertanyaan berikut: Saya selalu pergi dengan 100 + m (di mana m adalah jumlah prediktor) ketika menentukan ukuran sampel minimum untuk regresi berganda. Apakah ini tepat? Saya sering mendapat pertanyaan serupa, seringkali dengan aturan praktis yang berbeda. Saya juga membaca aturan …

72 regression  sample-size  power-analysis  rule-of-thumb 

Apa asumsi biasa untuk regresi linier? Apakah mereka termasuk: hubungan linear antara variabel independen dan dependen kesalahan independen distribusi kesalahan normal homoseksualitas Apakah ada yang lain?

72 regression  assumptions 

Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng , ia memperkenalkan regresi linier dan regresi logistik, dan menunjukkan bagaimana menyesuaikan parameter model menggunakan gradient descent dan metode Newton. Saya tahu gradient descent dapat berguna dalam beberapa aplikasi pembelajaran mesin (misalnya, backpropogation), tetapi dalam kasus yang lebih umum apakah ada alasan mengapa Anda …

71 regression  machine-learning  logistic  gradient-descent 

Untuk studi simulasi saya harus membuat variabel acak yang menunjukkan korelasi (populasi) prefined ke variabel .YYY Saya melihat ke dalam Rpaket copuladan CDVineyang dapat menghasilkan distribusi multivarian acak dengan struktur ketergantungan yang diberikan. Namun, tidak mungkin untuk memperbaiki salah satu variabel yang dihasilkan ke variabel yang ada. Setiap ide dan …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Saya ingin tahu, bagi Anda yang memiliki pengalaman luas berkolaborasi dengan peneliti lain, apa beberapa kesalahpahaman paling umum tentang regresi linier yang Anda temui? Saya pikir bisa menjadi latihan yang berguna untuk memikirkan kesalahpahaman umum sebelumnya Mengantisipasi kesalahan orang dan mampu mengartikulasikan mengapa beberapa kesalahpahaman salah Sadarilah jika saya sendiri …

70 regression  multiple-regression 

Analisis korelasi kanonik (CCA) adalah teknik yang terkait dengan analisis komponen utama (PCA). Meskipun mudah untuk mengajarkan PCA atau regresi linier menggunakan plot pencar (lihat beberapa ribu contoh di pencarian gambar google), saya belum melihat contoh dua dimensi intuitif yang serupa untuk CCA. Bagaimana menjelaskan secara visual apa yang dilakukan …

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry