Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Tôi có một vấn đề hồi quy với 5-6k biến. Tôi chia dữ liệu của mình thành 3 bộ không chồng chéo: đào tạo, xác nhận và kiểm tra. Tôi huấn luyện chỉ sử dụng tập huấn luyện và tạo ra rất nhiều mô hình hồi quy tuyến tính khác …

8 regression  cross-validation  model-selection  r-squared  overfitting 

Vì vậy, dường như đối với tôi, hàm trọng số trong lm mang lại cho các quan sát trọng lượng càng lớn thì giá trị 'trọng lượng' của quan sát liên quan càng lớn, trong khi hàm lme trong lme lại hoàn toàn ngược lại. Điều này có thể được …

8 r  regression  mixed-model  weighted-regression 

Tôi có dữ liệu khảo sát phân loại về thái độ của mọi người đối với một lĩnh vực chính sách nhất định từ 13 quốc gia. Biến trả lời là phân loại và bao gồm 4 câu trả lời riêng biệt không thể đặt hàng. Tôi muốn xây dựng …

8 regression  logistic  multinomial 

Tôi có sự nhầm lẫn này liên quan đến phân phối dự đoán của quá trình gaussian. Tôi đã đọc bài báo này Tôi đã không hiểu làm thế nào hội nhập cho kết quả đó. P (u * | x ​​*, u) là gì. Ngoài ra, làm thế nào …

8 regression  normal-distribution  gaussian-process 

Tôi đang cố gắng ước tính một mô hình lựa chọn nghề nghiệp với ba lựa chọn. Có sự thay thế nào cho việc sử dụng hồi quy logistic đa thức khi xử lý các kết quả phân loại không theo thứ tự như vậy không? Khi xử lý các …

8 regression  logit  probit  link-function  multinomial-logit 

Trong hồi quy tuyến tính, các phép biến đổi của các biến giải thích được thực hiện để có mối tương quan tối đa với biến phụ thuộc. Biện pháp tốt nhất để lựa chọn giữa nhiều biến đổi trong hồi quy logistic là biến phụ thuộc là nhị phân …

8 regression  logistic 

Một số bài đăng ( ở đây và ở đây ) đề xuất rằng hồi quy beta là phù hợp hơn khi biến phụ thuộc được giới hạn tự nhiên trong khoảng từ 0 đến 1. Câu hỏi của tôi là bỏ sự phù hợp sang một bên, liệu về …

8 regression  logistic  proportion 

Từ Wikipedia Mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) là mô hình tuyến tính thống kê. Nó có thể được viết dưới dạng 1 trong đó là ma trận với một loạt các phép đo đa biến, là ma trận có thể là ma trận thiết kế , là ma …

8 regression  generalized-linear-model  assumptions 

Sau khi thực hiện PCA, thành phần đầu tiên mô tả phần lớn nhất của tính biến thiên. Điều này rất quan trọng, ví dụ như trong nghiên cứu về các phép đo cơ thể nơi thường được biết đến (Jolliffe, 2002) rằng trục PC1 nắm bắt sự thay đổi …

8 regression  pca  factor-rotation 

Có bất kỳ khái niệm hoặc lý thuyết thống kê nào về cách đo lường hiệu quả sự hồi quy đến nơi các sự kiện gần đây được coi trọng hơn so với các sự kiện cũ. Tôi đang tạo một mô hình hồi quy logistic và muốn áp dụng …

8 regression  logistic 

Tôi là một người hâm mộ bóng đá (bóng đá) khổng lồ và cũng thích học máy. Là một dự án cho khóa ML của tôi, tôi đang cố gắng xây dựng một mô hình dự đoán cơ hội chiến thắng cho đội chủ nhà, được đặt tên của đội …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

Cố gắng sao chép các kết quả từ bài báo được xuất bản gần đây, Aghion, Philippe, John Van Reenen và Luigi Zingales. 2013. "Đổi mới và quyền sở hữu thể chế." Tạp chí kinh tế Mỹ, 103 (1): 277-304. (Dữ liệu và mã stata có sẵn tại http://www.aeaweb.org/aer/data/feb2013/20100973_data.zip ). …

8 r  regression  negative-binomial 

Tôi có một câu hỏi triết học liên quan đến sai lệch biến thiên. Chúng tôi có mô hình hồi quy điển hình (mô hình dân số) trong đó các mẫu đến từ , và sau đó là một bó điều kiện theo đó các ước tính OLS hoạt động …

8 regression  model-selection  assumptions  bias 

Nói rằng tôi muốn dự đoán liệu một dự án sẽ có lợi nhuận hay không. Trong dữ liệu mẫu của tôi, biến trả lời thực sự là một biến liên tục: $ lãi / lỗ của dự án. Bởi vì mục tiêu cuối cùng của tôi chỉ là phân …

8 regression  classification  predictive-models 

Tôi có hai nhóm 10 người tham gia được đánh giá ba lần trong một thử nghiệm. Để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm và trong ba đánh giá, tôi đã chạy ANOVA thiết kế hỗn hợp 2x3 với group(kiểm soát, thử nghiệm), time(thứ nhất, thứ hai, ba) …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka