Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Kỹ thuật phân tích mối quan hệ giữa một (hoặc nhiều) biến "phụ thuộc" và biến "độc lập".





10
Có gì sai với phép ngoại suy?
Tôi nhớ ngồi trong các khóa học thống kê như một sinh viên đại học nghe về lý do tại sao ngoại suy là một ý tưởng tồi. Hơn nữa, có nhiều nguồn trực tuyến bình luận về điều này. Cũng có một đề cập về nó ở đây . …


5
Quan điểm thống nhất về độ co ngót: mối quan hệ (nếu có) giữa nghịch lý của Stein, hồi quy sườn và hiệu ứng ngẫu nhiên trong các mô hình hỗn hợp là gì?
Hãy xem xét ba hiện tượng sau đây. Nghịch lý của Stein: đưa ra một số dữ liệu từ phân phối chuẩn nhiều biến số trong Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 , mẫu trung bình không phải là một ước lượng rất tốt của giá trị trung bình thật sự. …



7
Hồi quy với nhiều biến phụ thuộc?
Có thể có một phương trình hồi quy (nhiều) với hai hoặc nhiều biến phụ thuộc không? Chắc chắn, bạn có thể chạy hai phương trình hồi quy riêng biệt, một phương trình cho mỗi DV, nhưng điều đó dường như không thể nắm bắt được bất kỳ mối quan …
61 regression 



3
Tại sao ước tính sườn núi trở nên tốt hơn OLS bằng cách thêm một hằng số vào đường chéo?
Tôi hiểu rằng ước tính hồi quy sườn núi là giảm thiểu tổng bình phương còn lại và hình phạt đối với kích thước củaββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin⁡[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[ \text{RSS} + \lambda \|\beta\|^2_2\big] Tuy nhiên, tôi không hiểu đầy đủ ý nghĩa của thực tế là …


6
Nguyên tắc cách thu gọn các biến phân loại với nhiều cấp độ?
Những kỹ thuật nào có sẵn để thu gọn (hoặc gộp) nhiều loại thành một số ít, với mục đích sử dụng chúng làm đầu vào (dự đoán) trong mô hình thống kê? Hãy xem xét một biến như chuyên ngành sinh viên đại học (ngành học được chọn bởi …

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.