Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Trong một tập dữ liệu của hai quần thể không chồng chéo (bệnh nhân và khỏe mạnh, tổng ) tôi muốn tìm (trong số biến độc lập) các yếu tố dự báo quan trọng cho biến phụ thuộc liên tục. Tương quan giữa các yếu tố dự đoán là hiện …

31 regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined 

Nói ví dụ bạn đang làm một mô hình tuyến tính, nhưng dữ liệu rất phức tạp.yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Tập dữ liệu của tôi rất phức tạp, vì trong tất cả các số trong đều có dạng . Có bất cứ điều gì khác về …

31 regression  anova  data-transformation  complex-numbers 

Hãy tưởng tượng Bạn chạy hồi quy tuyến tính với bốn bộ dự báo số (IV1, ..., IV4) Khi chỉ có IV1 được đưa vào làm công cụ dự đoán, beta được chuẩn hóa là +.20 Khi bạn cũng bao gồm IV2 đến IV4, dấu hiệu của hệ số hồi …

31 regression  predictor 

Tôi đã cố gắng học máy học bằng vật liệu Coursera . Trong bài giảng này, Andrew Ng sử dụng thuật toán giảm độ dốc để tìm các hệ số của mô hình hồi quy tuyến tính sẽ giảm thiểu hàm lỗi (hàm chi phí). Đối với hồi quy tuyến …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

Tôi có nghĩa là một số trong những biến đó có mối tương quan mạnh mẽ với nhau. Làm thế nào / tại sao / trong bối cảnh nào chúng ta định nghĩa chúng là các biến độc lập ?

30 regression  terminology  predictor 

Lưu ý: Tôi biết rằng L1 có thuộc tính lựa chọn. Tôi đang cố gắng hiểu cái nào sẽ chọn khi lựa chọn tính năng là hoàn toàn không liên quan. Làm thế nào để quyết định sử dụng chính quy (L1 hoặc L2)? Những ưu và nhược điểm của …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Tôi đang làm việc với một tập dữ liệu lớn (bảo mật, vì vậy tôi không thể chia sẻ quá nhiều) và đi đến kết luận là cần phải có hồi quy nhị thức âm. Tôi chưa bao giờ thực hiện hồi quy glm trước đây và tôi không thể …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

Tôi sẽ thông qua bài giảng Andrew Ng của ghi chú trên Machine Learning. Các ghi chú giới thiệu cho chúng ta về hồi quy logistic và sau đó là perceptron. Trong khi mô tả Perceptron, các ghi chú nói rằng chúng ta chỉ thay đổi định nghĩa của hàm …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Trong đơn giản tuyến tính trường hợp hồi quy y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , bạn có thể lấy được các ước lượng bình phương tối thiểu β 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} như vậy mà bạn không cần …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Nhóm nhỏ của chúng tôi đã có một cuộc thảo luận và bị mắc kẹt. Có ai biết liệu hồi quy Cox có phân phối Poisson cơ bản không. Chúng tôi đã có một cuộc tranh luận rằng có thể hồi quy Cox với thời gian liên tục có nguy …

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Tôi sẽ giải thích vấn đề của tôi bằng một ví dụ. Giả sử bạn muốn dự đoán thu nhập của một cá nhân được cung cấp một số thuộc tính: {Tuổi, Giới tính, Quốc gia, Vùng, Thành phố}. Bạn có một tập dữ liệu đào tạo như vậy train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Một mặt, tôi có hồi quy trung bình và mặt khác tôi có ngụy biện con bạc . Sự nguỵ biện của người đánh bạc được Miller và Sanjurjo (2019) định nghĩa là một người lầm tưởng rằng các chuỗi ngẫu nhiên có xu hướng hệ thống đối với sự …

29 regression  mean  fallacy  gambling 

Khi bạn dự đoán một giá trị được trang bị từ mô hình hồi quy logistic, các lỗi tiêu chuẩn được tính như thế nào? Ý tôi là về các giá trị được trang bị , không phải cho các hệ số (liên quan đến ma trận thông tin của …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

Lý lịch Giả sử chúng ta có mô hình Bình phương tối thiểu thông thường trong đó chúng ta có hệ số trong mô hình hồi quy của mình, kkky=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} trong đó là một vectơ của các hệ số, là ma trận thiết kế được xác định bởiββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)XX\mathbf{X} …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

Tôi hơi mới khi sử dụng hồi quy logistic và hơi bối rối bởi sự khác biệt giữa các diễn giải của tôi về các giá trị sau mà tôi nghĩ sẽ giống nhau: giá trị beta lũy thừa dự đoán xác suất của kết quả bằng cách sử dụng …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio