Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya tidak yakin bagaimana menafsirkan regresi probit ini yang saya jalankan di Stata. Data pada persetujuan pinjaman dan putih adalah variabel dummy yang = 1 jika seseorang berkulit putih, dan = 0 jika orang itu tidak. Setiap bantuan tentang cara membaca ini akan sangat dihargai. Yang paling saya cari adalah …

13 regression  multiple-regression  stata 

Salah satu motivasi untuk jaring elastis adalah batasan LASSO sebagai berikut: Dalam kasus p>np>np > n , laso memilih paling banyak n variabel sebelum jenuh, karena sifat masalah optimisasi cembung. Ini tampaknya menjadi fitur pembatas untuk metode pemilihan variabel. Selain itu, laso tidak didefinisikan dengan baik kecuali jika terikat pada …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

Saya memiliki persentase peringkat siswa dalam 38 ujian sebagai variabel dependen dalam penelitian saya. Persentase peringkat dihitung oleh (peringkat / jumlah siswa dalam ujian). Variabel dependen ini memiliki distribusi yang hampir seragam dan saya ingin memperkirakan efek dari beberapa variabel pada variabel dependen. Pendekatan regresi mana yang saya gunakan?

13 regression  distributions 

Misalkan .Xβ=YXβ=YX\beta =Y Kita tidak tahu persis, hanya korelasinya dengan masing-masing prediktor, .YYYXtYXtYX^\mathrm{t}Y Solusi kuadrat-terkecil (OLS) adalah dan tidak ada masalah.β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y Tapi anggaplah mendekati singular (multicollinearity), dan Anda perlu memperkirakan parameter ridge yang optimal. Semua metode tampaknya membutuhkan nilai tepat .XtXXtXX^\mathrm{t}XYYY Apakah ada metode alternatif ketika hanya yang …

13 regression  multicollinearity 

Saya bertanya-tanya bagaimana Anda akan menghasilkan data dari persamaan regresi Poisson di R? Saya agak bingung bagaimana mendekati masalah. Jadi jika saya berasumsi kita memiliki dua prediktor dan X 2 yang didistribusikan N ( 0 , 1 ) . Dan intersepnya adalah 0 dan kedua koefisiennya sama dengan 1. Maka …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Dalam sebagian besar contoh yang saya lihat sejauh ini dari jaringan saraf, jaringan digunakan untuk klasifikasi dan node ditransformasikan dengan fungsi sigmoid. Namun, saya ingin menggunakan jaringan saraf untuk menampilkan nilai riil kontinu (secara realistis outputnya biasanya berada pada kisaran -5 hingga +5). Pertanyaan saya adalah: 1. Should I still …

13 regression  neural-networks 

Saya hanya mencoba memahami apa hubungan antara regresi berganda / sederhana normal vs regresi berganda / sederhana ketika variabel-variabel berbeda. Sebagai contoh, saya menganalisis hubungan antara saldo deposito ( YTYTY_T ) harga pasar vs ( RTRTR_T ) Jika saya menjalankan regresi linier sederhana, korelasi negatif dan cukup signifikan (sekitar -.74) …

13 regression  time-series 

Mari kita asumsikan saya memiliki dua set data dengan n pengamatan pasangan data variabel independen x dan variabel dependen y masing-masing. Mari kita asumsikan lebih lanjut saya ingin menghasilkan distribusi kemiringan regresi untuk setiap set data dengan bootstrap pengamatan (dengan penggantian) N kali dan menghitung regresi y = a + …

13 regression  statistical-significance  bootstrap 

Apa perbedaan antara endogenitas dan heterogenitas yang tidak teramati? Saya tahu bahwa endogenitas datang misalnya dari variabel yang dihilangkan? Tapi sejauh yang saya mengerti, heterogenitas yang tidak teramati menyebabkan masalah yang sama. Tetapi di mana tepatnya letak perbedaan antara kedua konsep ini?

13 regression  assumptions 

Saya menasihati seorang siswa peneliti dengan masalah tertentu, dan saya ingin mendapatkan masukan dari orang lain di situs ini. Konteks: Peneliti memiliki tiga jenis variabel prediktor. Setiap jenis berisi jumlah variabel prediktor yang berbeda. Setiap prediktor adalah variabel kontinu: Sosial: S1, S2, S3, S4 (yaitu, empat prediktor) Kognitif: C1, C2 …

13 regression  predictor  importance 

Saya punya pertanyaan konsep "statistik dasar". Sebagai seorang siswa, saya ingin tahu apakah saya memikirkan hal yang salah dan mengapa, jika demikian: Katakanlah saya secara hipotetis mencoba melihat hubungan antara "masalah manajemen kemarahan" dan katakan perceraian (ya / tidak) dalam regresi logistik dan saya memiliki opsi untuk menggunakan dua skor …

13 regression  logistic 

Saya melihat model regresi yang mengalami kemunduran pengembalian indeks saham Year-on-Year pada pengembalian yang terlambat (12 bulan) dari indeks saham yang sama, spread kredit (perbedaan antara rata-rata bulanan obligasi bebas risiko dan obligasi korporasi hasil), Tingkat Inflasi tahunan dan indeks produksi industri tahunan. Kelihatannya demikian (meskipun Anda akan mengganti data …

13 regression  time-series  autocorrelation 

Saya mencari metode yang dapat digunakan untuk memperkirakan model kesalahan pengukuran "OLS". x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Dimana kesalahan independen normal dengan varian yang tidak diketahui dan σ 2 x . OLS …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

Saya ingin mendapatkan koefisien untuk masalah LASSO ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Masalahnya adalah fungsi glmnet dan lars memberikan jawaban yang berbeda. Untuk fungsi glmnet, saya meminta koefisien bukan hanya λ , tapi saya masih mendapatkan jawaban yang berbeda.λ/||Y||λ/||Y||\lambda/||Y||λλ\lambda Apakah ini yang diharapkan? Apa hubungan antara lars dan glmnet λ ? Saya mengerti …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Apa pro dan kontra dari menggunakan LARS [1] dibandingkan menggunakan penurunan koordinat untuk menyesuaikan regresi linier yang diatur L1? Saya terutama tertarik pada aspek kinerja (masalah saya cenderung ada Ndalam ratusan ribu dan p<20.) Namun, wawasan lainnya juga akan dihargai. sunting: Karena saya telah memposting pertanyaan, chl telah dengan ramah …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction