Thống kê và dữ liệu lớn least-squares

4

Tại sao bình phương tối thiểu bình thường hoạt động tốt hơn hồi quy Poisson?

Tôi đang cố gắng điều chỉnh hồi quy để giải thích số vụ giết người ở mỗi quận trong thành phố. Mặc dù tôi biết rằng dữ liệu của mình tuân theo phân phối Poisson, tôi đã cố gắng khớp với OLS như thế này: l o g( y+ 1 …

18 regression least-squares poisson-regression

1

Bằng chứng về công thức LOOCV

Từ Giới thiệu về Học thống kê của James và cộng sự, ước tính xác thực chéo một lần (LOOCV) được xác định bởi CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i nơiMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2. Không có bằng chứng, phương trình (5.2) nói rằng đối với hồi quy bình phương nhỏ nhất hoặc đa thức …

18 regression self-study cross-validation least-squares

1

MLE so với bình phương tối thiểu trong phân phối xác suất phù hợp

Ấn tượng mà tôi có được, dựa trên một số bài báo, sách và bài báo mà tôi đã đọc, đó là cách được khuyến nghị để phù hợp với phân phối xác suất trên một tập hợp dữ liệu là bằng cách sử dụng ước tính khả năng tối …

18 distributions maximum-likelihood least-squares heteroscedasticity fitting

3

Tại sao không sử dụng các phương trình bình thường của người Viking để tìm các hệ số bình phương nhỏ nhất đơn giản?

Tôi thấy danh sách này ở đây và không thể tin rằng có rất nhiều cách để giải các hình vuông nhỏ nhất. "Phương trình bình thường" trên Wikipedia dường như là một cách khá đơn giản: α^β^= y¯- β^x¯,= ∑ni = 1( xTôi- x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯-β^x¯,β^= =ΣTôi= =1n(xTôi-x¯)(yTôi-y¯)ΣTôi= =1n(xTôi-x¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat …

17 regression least-squares scikit-learn

1

Sai lệch biến bị bỏ qua trong hồi quy logistic so với sai lệch biến bị bỏ qua trong hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường

Tôi có một câu hỏi về sự thiên vị biến bị bỏ qua trong hồi quy logistic và tuyến tính. Nói rằng tôi bỏ qua một số biến từ mô hình hồi quy tuyến tính. Giả sử rằng các biến bị bỏ qua không tương thích với các biến tôi …

17 regression logistic least-squares bias

4

Mối quan hệ giữa

Tôi đã tự hỏi nếu có một mối quan hệ giữa và F-Test.R2R2R^2 Thông thường và nó đo cường độ của mối quan hệ tuyến tính trong hồi quy.R2= ∑ ( Y^t- Y¯)2/ T- 1∑ ( Yt- Y¯)2/ T- 1R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t …

17 regression hypothesis-testing least-squares goodness-of-fit

1

Đảo ngược hồi quy sườn núi: ma trận phản hồi và hệ số hồi quy đã cho, tìm các yếu tố dự đoán phù hợp

Hãy xem xét một vấn đề tiêu chuẩn OLS hồi quy \newcommand{\Y}{\mathbf Y}\newcommand{\X}{\mathbf X}\newcommand{\B}{\boldsymbol\beta}\DeclareMathOperator*{argmin}{argmin} : Tôi có ma trận YY\Y và XX\X và tôi muốn tìm ββ\B để thu nhỏ L=∥Y−Xβ∥2.L=‖Y−Xβ‖2.L=\|\Y-\X\B\|^2. Giải pháp được đưa ra bởi β^=argminβ{L}=(X⊤X)+X⊤Y.β^=argminβ⁡{L}=(X⊤X)+X⊤Y.\hat\B=\argmin_\B\{L\} = (\X^\top\X)^+\X^\top \Y. Tôi cũng có thể đặt ra vấn đề "đảo …

16 regression least-squares ridge-regression

2

Các phần một trong các điểm trong các phương pháp bình phương nhỏ nhất là gì?

Trong hồi quy bình phương nhỏ nhất một phần (PLSR) hoặc mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất một phần (PLS-SEM), thuật ngữ "một phần" dùng để chỉ gì?

16 multiple-regression least-squares terminology sem partial-least-squares

1

Câu hỏi về cách bình thường hóa hệ số hồi quy

Không chắc chắn nếu bình thường hóa là từ chính xác để sử dụng ở đây, nhưng tôi sẽ cố gắng hết sức để minh họa những gì tôi đang cố gắng hỏi. Công cụ ước tính được sử dụng ở đây là bình phương tối thiểu. Giả sử bạn …

16 regression self-study least-squares regression-coefficients

1

Định nghĩa và sự hội tụ của các ô vuông tối thiểu lặp đi lặp lại

Tôi đã sử dụng các bình phương tối thiểu lặp lại (IRLS) để giảm thiểu các chức năng của mẫu sau, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) Trong đó là số phiên bản của , là ước tính mạnh mẽ mà tôi muốn và là một hàm …

16 estimation least-squares robust irls

2

Các biện pháp không đồng nhất dư

Liên kết wikipedia này liệt kê một số kỹ thuật để phát hiện sự không đồng nhất OLS dư. Tôi muốn tìm hiểu kỹ thuật thực hành nào hiệu quả hơn trong việc phát hiện các khu vực bị ảnh hưởng bởi tính không đồng nhất. Ví dụ, ở đây, …

16 regression least-squares heteroscedasticity

2

Tại sao một ma trận chiếu của một phép chiếu trực giao đối xứng?

Tôi còn khá mới với điều này, vì vậy tôi hy vọng bạn tha thứ cho tôi nếu câu hỏi ngây thơ. (Bối cảnh: Tôi đang học kinh tế lượng từ cuốn sách "Lý thuyết và phương pháp kinh tế lượng" của Davidson & MacKinnon , và dường như họ …

16 regression least-squares

1

Tại sao hồi quy này KHÔNG thất bại do tính đa hình hoàn hảo, mặc dù một biến là sự kết hợp tuyến tính của các biến khác?

Hôm nay, tôi đã chơi xung quanh với một tập dữ liệu nhỏ và thực hiện một hồi quy OLS đơn giản mà tôi dự kiến sẽ thất bại do tính đa hình hoàn hảo. Tuy nhiên, nó đã không. Điều này ngụ ý rằng sự hiểu biết của tôi …

15 multiple-regression least-squares multicollinearity

1

Các công cụ ước tính không thiên vị khác so với BLUE (giải pháp OLS) cho các mô hình tuyến tính

Đối với mô hình tuyến tính, giải pháp OLS cung cấp công cụ ước lượng không thiên vị tuyến tính tốt nhất cho các tham số. Tất nhiên chúng ta có thể giao dịch theo xu hướng cho phương sai thấp hơn, ví dụ hồi quy sườn. Nhưng câu hỏi …

15 regression least-squares linear unbiased-estimator blue

3

Tiện ích của định lý Frisch-Waugh

Tôi có nhiệm vụ dạy định lý Frish Waugh về kinh tế lượng, điều mà tôi chưa nghiên cứu. Tôi đã hiểu các phép toán đằng sau nó và tôi cũng hy vọng ý tưởng "hệ số bạn nhận được cho một hệ số cụ thể từ một mô hình …

15 regression econometrics least-squares projection decomposition

Câu hỏi được gắn thẻ «least-squares»