«regression» 태그된 질문

하나 이상의 "종속"변수와 "독립"변수 간의 관계를 분석하는 기술.

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다중 회귀 분석을 수행 할 때 통계 소프트웨어에서 특이 치로 플래그가 지정된 사례를 삭제할지 여부
다중 회귀 분석을 수행 중이며 데이터의 특이 값을 삭제할지 확실하지 않습니다. 내가 걱정하는 데이터는 SPSS 상자 그림에서 "원"으로 표시되지만 별표는 없습니다 (그들이 '나쁘지 않다'고 생각하게 만듭니다). 우려되는 사례는 출력의 "casewise diagnostics"표 아래에 표시되므로 이러한 사례를 삭제해야합니까?
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높은 는 쓸모 없습니까?
이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 3 년 전에 마이그레이션 되었습니다 . 통계에서 우리는 선형 회귀를 시작합니다. 일반적으로, 우리는 가 높을수록 좋다는 것을 알고 있지만, 높은 R ^ 2 가 쓸모없는 모델 이되는 시나리오가 있습니까?아르 자형2아르 자형2R^2아르 자형2아르 자형2R^2
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다변량 회귀 분석을위한 랜덤 포레스트
입력 기능 및 출력에 다중 출력 회귀 문제가 있습니다. 출력에는 복잡한 비선형 상관 구조가 있습니다.디엑스디엑스d_x디와이디와이d_y 임의의 숲을 사용하여 회귀를 수행하고 싶습니다. 내가 알 수있는 한 회귀를위한 임의의 포리스트는 단일 출력에서만 작동하므로 임의의 포리스트를 각 출력마다 하나씩 훈련해야합니다 . 이것은 상관 관계를 무시합니다.디와이디와이d_y 출력 상관 관계를 고려한 임의 포리스트에 대한 확장이 …
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세 백분위 수를 기반으로 분포 추정
세 백분위 수만 알면 분포를 추론하는 데 사용할 수있는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 특정 데이터 세트에서 5 번째 백분위 수는 8,135이고 50 번째 백분위 수는 11,259이며 95 번째 백분위 수는 23,611입니다. 다른 숫자에서 백분위 수로 가고 싶습니다. 그것은 내 데이터가 아니며 모든 통계입니다. 분포가 정상이 아님이 분명합니다. 내가 가진 유일한 …
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탄성 순 회귀 분석에서 람다에 대해 람다가 "최소한의 표준 오차 내에서"λ를 권장하는 이유는 무엇입니까?
탄력적 그물 회귀에서 람다의 역할을 이해합니다. 교차 검증 된 오류를 최소화하는 람다의 값 인 lambda.min을 선택하는 이유를 이해할 수 있습니다. 내 질문은 통계 문헌에서 lambda.1se를 사용하는 것이 좋습니다. 즉, CV 오류와 하나의 표준 오류를 최소화하는 lambda의 값 입니까? 나는 공식적인 인용이나 심지어 이것이 종종 가치가있는 이유를 찾지 못하는 것 같습니다. …
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상관 된 회귀 처리
상관 관계가 높은 회귀 분석을 사용한 다중 선형 회귀 분석에서 가장 적합한 전략은 무엇입니까? 상관 된 모든 회귀 변수를 곱하는 합법적 인 접근 방법입니까?
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브리지 페널티 vs. Elastic Net 정규화
LASSO ( ) 및 Ridge ( )와 같은 일부 페널티 함수 및 근사값은 잘 연구 되었으며 회귀 분석에서 이러한 점을 비교하는 방법에 대해 살펴 봅니다.엘1L1L_1엘2L2L_2 브리지 페널티에 대해 읽었습니다. 이는 일반 페널티입니다. 이것을 \ gamma = 1 인 LASSO 와 \ gamma = 2 인 Ridge와 비교 하여 특별한 경우를 …
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Laplace가 왜 스파 스 솔루션을 생성합니까?
나는 정규화에 관한 문헌을 살펴 보았고 L2 규제를 가우시안과 연결하고 L1을 0으로 중심으로 한 L1을 연결하는 단락을 종종 볼 수 있습니다. 나는 이러한 이전의 모습을 알고 있지만 선형 모델의 가중치와 같이 어떻게 해석되는지 이해하지 못합니다. L1에서, 내가 올바르게 이해한다면, 우리는 희소 한 솔루션, 즉 일부 가중치가 정확히 0으로 푸시 될 …
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최소 제곱 법 회귀 단계별 선형 대수 계산
R의 선형 혼합 모델에 대한 질문에 대한 전편으로 초보자 / 중급 통계 애호가를위한 참고 자료로 공유하기 위해, 나는 "수동"계산에 관련된 단계를 독립적 인 "Q & A- 스타일"로 게시하기로 결정했습니다. 간단한 선형 회귀의 계수 및 예측 값. 예는 R 내장 데이터 세트를 사용하며 mtcars, 독립 변수 역할을하는 차량이 소비하는 갤런 당 …
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“환율 감소 회귀”란 무엇입니까?
통계 학습의 요소를 읽었으며 3.7 "여러 결과 축소 및 선택"섹션이 무엇인지 이해할 수 없었습니다. 그것은 RRR (환원 순위 회귀)에 대해 이야기하며, 전제는 계수가 알려지지 않았고 (추정되어야하지만) 전체 순위를 갖지 않는 것으로 알려진 일반 다변량 선형 모델에 대해서만 이해할 수 있습니다. 그것이 내가 이해하는 유일한 것입니다. 나머지 수학은 저 너머에 있습니다. …
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R의 부트 스트랩은 실제로 어떻게 작동합니까?
나는 R에서 부트 패키지를 살펴 보았고, 사용법에 대한 많은 입문서를 찾았지만, "장면"에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 설명하는 것을 아직 찾지 못했다. 예를 들어,이 예 에서 가이드는 표준 회귀 계수를 부트 스트랩 회귀의 시작점으로 사용하는 방법을 보여 주지만 부트 스트랩 프로 시저가 실제로 부트 스트랩 회귀 계수를 도출하기 위해 수행하는 …
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형태의 모델에 대한 회귀 ?
웹 토론 포럼의 통계 인 데이터 세트가 있습니다. 주제가 가질 것으로 예상되는 답글 수의 분포를보고 있습니다. 특히, 주제 응답 수 목록이있는 데이터 세트를 작성한 다음 해당 응답 수를 가진 주제 수를 작성했습니다. "num_replies","count" 0,627568 1,156371 2,151670 3,79094 4,59473 5,39895 6,30947 7,23329 8,18726 로그 로그 플롯에 데이터 세트를 플롯하면 기본적으로 직선이 …
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큰
소개 : 고전적인 "큰 p, 작은 n 문제"의 데이터 집합이 있습니다. 사용 가능한 샘플 수는 n = 150이고 가능한 예측 변수 수는 p = 400입니다. 결과는 연속 변수입니다. 가장 중요한 "설명자", 즉 결과를 설명하고 이론을 세우는 데 가장 적합한 후보자를 찾고 싶습니다. 이 주제에 대한 연구 후 LASSO와 Elastic Net이 …
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변수 사이의 상호 작용을 고려할 때 선형 회귀 분석과 분산 분석이 다른 값을 제공하는 이유는 무엇 입니까?
회귀 모델을 사용하여 하나의 시계열 데이터 (복제 제외)를 맞추려고했습니다. 데이터는 다음과 같습니다. > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 1 1 9 …
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