Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya memiliki delapan variabel independen dan satu dependen. Saya telah menjalankan matriks korelasi, dan 5 di antaranya memiliki korelasi rendah dengan DV. Saya kemudian menjalankan beberapa regresi bertahap untuk melihat apakah ada / semua IVs dapat memprediksi DV. Regresi menunjukkan bahwa hanya dua IV yang dapat memprediksi DV (hanya dapat …

10 regression  correlation  statistical-significance  feature-selection  predictor 

Baik dalam regresi maupun peringkat ordinal Anda belajar dari variabel dependen yang diurutkan, jadi pertanyaan saya adalah: Apa perbedaan dalam formulasi (jika ada) antara masalah regresi ordinal dan pembelajaran untuk menentukan peringkat masalah?

10 regression  ordinal-data  ranking 

Saya memiliki beberapa puluh ribu pengamatan yang ada dalam rangkaian waktu tetapi dikelompokkan berdasarkan lokasi. Sebagai contoh: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B 3-2010 201 53 …

10 r  regression  time-series  lags 

Apakah "tidak disesuaikan" pada dasarnya hanya regresi linier sederhana sedangkan "disesuaikan" adalah regresi berganda? Misalnya, melihat efek x pada y yang menyesuaikan variabel-variabel lain seperti a, b dan c versus tidak menyesuaikan untuk mereka.

10 regression  multiple-regression 

Saat ini sedang belajar regresi ridge dan saya agak bingung tentang hukuman model yang lebih kompleks (atau definisi model yang lebih kompleks). Dari apa yang saya mengerti, kompleksitas model tidak selalu berkorelasi dengan urutan polinomial. Jadi: adalah model yang lebih kompleks daripada:2 + 3 + 4 x2+ 5 x3+ 6 …

9 regression  regularization  hyperparameter 

Dalam scikit mempelajari dokumen tentang probabilitas kalibrasi mereka membandingkan regresi logistik dengan metode lain dan menyatakan bahwa hutan acak kurang dikalibrasi dengan baik daripada regresi logistik. Mengapa regresi logistik dikalibrasi dengan baik? Bagaimana seseorang dapat merusak kalibrasi dari regresi logistik (bukan yang ingin dilakukannya - seperti latihan)?

9 regression  logistic  calibration 

Dengan regresi OLS diterapkan pada respon kontinu, seseorang dapat membangun persamaan regresi berganda dengan menjalankan regresi residual secara berurutan pada setiap kovariat. Pertanyaan saya adalah, adakah cara untuk melakukan ini dengan regresi logistik melalui residu regresi logistik ? Pr(Y=1|x,z)Pr(Y=1|x,z)\Pr(Y = 1 | x, z)xxxR1R1R_1R1R1R_1zzz

9 regression  logistic  residuals 

Saya sedang mempelajari perbedaan antara regularisasi dalam regresi RKHS dan regresi linier, tetapi saya kesulitan memahami perbedaan penting antara keduanya. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation} di mana, dengan beberapa penyalahgunaan notasi, entri i,ji,ji,j dari matriks kernel KKK adalah K(xi,xj)K(xi,xj){\displaystyle K(x_{i},x_{j})} . Ini memberi α∗=(K+λnI)−1Y.α∗=(K+λnI)−1Y.\begin{equation} \alpha^*=(K+\lambda …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

Dalam 'The Elements of statistik Learning', ekspresi bias-variance dekomposisi linier model diberikan sebagai mana f ( x 0 )Er r ( x0) = σ2ϵ+ E[ f( x0) - Ef^( x0) ]2+ | | h ( x0) | |2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2,f( x0)f(x0)f(x_0)adalah fungsi target yang sebenarnya, adalah varian dari kesalahan acak dalam …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Saya ingin mengklasifikasikan poin data sebagai membutuhkan model yang lebih kompleks, atau tidak membutuhkan model yang lebih kompleks. Pemikiran saya saat ini adalah untuk mencocokkan semua data ke model linier sederhana, dan mengamati ukuran residu untuk membuat klasifikasi ini. Saya kemudian melakukan beberapa bacaan tentang kontribusi bias dan varians terhadap …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Pertimbangkan plot di bawah ini di mana saya mensimulasikan data sebagai berikut. Kami melihat hasil biner yang kemungkinan benar menjadi 1 ditunjukkan dengan garis hitam. Hubungan fungsional antara kovariat x dan p ( y o b s = 1 | x ) adalah polinomial urutan ke-3 dengan tautan logistik (sehingga …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Saat ini saya sedang berupaya untuk mengubah dua nilai tes fosfor yang berbeda menjadi satu sama lain. Latar Belakang Ada banyak (ekstraksi) metode untuk mengukur fosfor tersedia tanaman di tanah. Negara yang berbeda menerapkan metode yang berbeda, maka untuk membandingkan kesuburan P di seluruh negara, perlu untuk menghitung nilai uji-P …

9 regression  total-least-squares 

Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan softmaxfungsi di lapisan terakhir. Dengan demikian, saya dapat menggunakan 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Misalkan saya memiliki banyak kota dengan ukuran populasi yang berbeda, dan saya ingin melihat apakah ada hubungan linier positif antara jumlah toko minuman keras di kota dan jumlah DUI. Di mana saya menentukan apakah hubungan ini signifikan atau tidak berdasarkan uji-t dari estimasi koefisien regresi. Sekarang jelas pop. ukuran sebuah …

9 regression  multicollinearity 

Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Misalnya, pada waktu , pernyataan mana yang benar? atau keduanya salah?200200200 Pernyataan …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear