통계 및 빅 데이터 regression

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우리가 설정 한 데이터가 있다고 가정 과 점을. 선형 회귀를 수행하려고하지만 먼저 값과 값을 서로 독립적으로 정렬하여 데이터 세트 형성합니다 . 새로운 데이터 세트에 대한 회귀에 대한 의미있는 해석이 있습니까? 이름이 있습니까?( X나는, Y나는)(Xi,Yi)(X_i,Y_i)X 나 Y I ( X I , Y의 J )엔nn엑스나는XiX_i와이나는YiY_i( X나는, Y제이)(Xi,Yj)(X_i,Y_j) 나는 이것이 어리석은 질문이라고 …

302 regression correlation

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R의 lm () 출력 해석

R의 도움말 페이지는 그 숫자의 의미를 알고 있다고 가정하지만 그렇지 않습니다. 나는 모든 숫자를 실제로 직관적으로 이해하려고 노력하고 있습니다. 나는 출력을 게시하고 내가 찾은 것에 의견을 줄 것입니다. 내가 생각하는 것을 쓰면 실수가있을 수 있습니다. 주로 계수의 t- 값이 무엇을 의미하고 왜 잔류 표준 오차를 인쇄하는지 알고 싶습니다. Call: lm(formula …

234 r regression interpretation

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가

Cosma Shalizi의 강의 노트 (특히 두 번째 강의 섹션 2.1.1)를 훑어 보았 으며 완전히 선형 인 모델을 사용하더라도 가 매우 낮아질 수 있음을 상기 시켰습니다 R2R2R^2. Shalizi의 예를 의역 : 당신이 모델이 있다고 가정 Y=aX+ϵY=aX+ϵY = aX + \epsilon , aaa 알려져있다. 그런 다음 이며 설명 된 분산 량은 따라서 …

233 regression r-squared

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올가미 대 릿지를 언제 사용해야합니까?

많은 매개 변수를 추정하고 다른 매개 변수에 비해 효과가 거의 없다고 생각하기 때문에 그 중 일부에 불이익을 가하고 싶다고 가정 해보십시오. 어떤 벌칙을 사용할지 어떻게 결정합니까? 능선 회귀는 언제 더 적절합니까? 올가미를 언제 사용해야합니까?

167 regression lasso ridge-regression

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선형 회귀 분석에서 실제 값 대신 독립 변수의 로그를 사용하는 것이 언제 적절한가요?

문제의 독립 변수에 대해 더 나은 행동 분포를 찾고 있습니까, 아니면 특이 치 또는 다른 것의 영향을 줄이려고합니까?

164 regression distributions data-transformation logarithm regression-strategies

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로지스틱 회귀 분석에서 완벽한 분리를 처리하는 방법은 무엇입니까?

대상 변수에서 0과 1을 완벽하게 분리하는 변수가있는 경우 R은 다음과 같은 "완벽 또는 준 완벽 분리"경고 메시지를 생성합니다. Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 우리는 여전히 모델을 얻지 만 계수 추정치는 팽창됩니다. 실제로 이것을 어떻게 처리합니까?

163 r regression logistic separation

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한 사람이 어떻게“다른 변수를 제어”합니까?

이 질문에 동기를 부여한 기사는 다음과 같습니다. 조바심은 우리를 뚱뚱하게합니까? 나는이 기사를 좋아했고, 문제가되는 두 변수 사이의 진정한 관계를 가장 잘 분리하기 위해“다른 변수에 대한 통제”(IQ, 경력, 수입, 나이 등) 개념을 잘 보여줍니다. 일반적인 데이터 세트에서 변수를 실제로 제어 하는 방법 을 설명해 주 시겠습니까? 예를 들어, 조급함 수준과 BMI는 …

141 regression causality confounding controlling-for-a-variable statistics-in-media

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선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점은 무엇입니까?

선형 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점은 무엇입니까? 언제 사용합니까?

122 regression logistic linear-model

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선형 회귀 모형에서 절편을 제거해도되는 시점은 언제입니까?

선형 회귀 모델을 실행하고 절편 항을 제거하기위한 조건이 무엇인지 궁금합니다. 하나는 절편이 있고 다른 하나는 절편이없는 두 개의 서로 다른 회귀 분석 결과를 비교할 때 절편이없는 함수 의 가 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다. 절편 항의 제거가 유효한지 확인하기 위해 따라야하는 특정 조건이나 가정이 있습니까?아르 자형2R2R^2

118 regression linear-model r-squared intercept

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기대 최대화를 이해하기위한 수치 예

EM 알고리즘을 잘 이해하고 구현하고 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다. 나는 하루 종일 레이더에서 오는 위치 정보를 사용하여 항공기를 추적하는 데 EM과 이론을 읽었습니다. 솔직히 나는 기본 아이디어를 완전히 이해하지 못한다고 생각합니다. 누군가 가우시안 분포의 매개 변수 또는 정현파 시리즈의 시퀀스를 추정하거나 선을 맞추는 것과 같이 간단한 문제에 대해 EM의 …

117 regression probability mathematical-statistics intuition expectation-maximization

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회귀 분석에서 계수의 표준 오차는 어떻게 계산됩니까?

내 자신의 이해를 위해, 예를 들어의 lm()함수 출력과 함께 추정 계수의 표준 오차 계산을 수동으로 복제하는 데 관심이 R있지만 핀을 고정시킬 수는 없었습니다. 사용 된 공식 / 구현물은 무엇입니까?

114 r regression standard-error lm

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잔차가 정규 분포로 분포되어 있지만 y가 분포되어 있지 않으면 어떻게됩니까?

이상한 질문이 있습니다. 간단한 선형 모형으로 분석 할 종속 변수가 매우 왜곡 된 작은 표본이 있다고 가정합니다. 따라서 유유u 가 정규 분포되어 있지 않다고 가정하면 정규 분포 가 발생하기 때문 와이와이y입니다. 그러나 QQ-Normal plot을 계산할 때 잔차가 정규 분포되어 있다는 증거가 있습니다. 따라서 와이와이y 는 아니지만 오류 항이 정상적으로 분포되어 …

110 regression residuals error normality-assumption

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대규모 통계 분석을 수행하려면 어떤 기술이 필요합니까?

많은 통계 작업은 대규모 데이터에 대한 경험을 요구합니다. 대규모 데이터 세트 작업에 필요한 통계 및 계산 기술에는 어떤 것이 있습니까? 예를 들어, 천만 개의 샘플이있는 데이터 세트가 제공된 회귀 모델을 작성하는 것은 어떻습니까?

107 regression machine-learning multivariate-analysis large-data

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상관과 단순 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

특히, Pearson 곱-모멘트 상관 계수를 참조하고 있습니다.

99 correlation regression

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x의 y와 x의 y에 대한 선형 회귀의 차이점은 무엇입니까?

pearson (x, y) 또는 pearson (y, x)을 계산하든 x와 y의 Pearson 상관 계수는 동일합니다. 이것은 주어진 x 또는 x 주어진 y에 대해 y의 선형 회귀를 수행하는 것이 동일해야 함을 시사하지만, 그렇지 않다고 생각합니다. 관계가 대칭이 아닐 때 누군가가 밝힐 수 있습니까? 그리고 그것이 피어슨 상관 계수와 어떻게 관련이 있습니까?

97 regression correlation linear-model pearson-r

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