«regression» 태그된 질문

두 개의 기간으로 차이 모형의 차이를 추정하면 동등한 회귀 모형은 ㅏ. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} 여기서 는 관찰이 처리 그룹에서 온 경우 1과 동일한 더미입니다.TreatmentTreatmentTreatment 및 치료가 발생한 후 기간 1과 동일 더미는ddd 따라서 방정식은 다음 값을 갖습니다. 치료 전 대조군 :αα\alpha 치료 후 …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

나는 OLS 회귀로 시작합니다 : 여기서 D는 더미 변수이고 p 값이 낮 으면 추정값이 0과 다릅니다. 그런 다음 Ramsey RESET 테스트를 수행하고 방정식의 오탈자가 있음을 발견합니다. 따라서 제곱 x를 포함합니다 .y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 1 + β 3 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

최근에 ANCOVA를 사용하여 2 개의 범주 형 변수와 1 개의 연속 형 변수를 조작 한 실험을 분석했습니다. 그러나 검토자는 더미 변수로 코딩 된 범주 형 변수를 사용한 다중 회귀가 범주 형 변수와 연속 형 변수를 모두 사용하는 실험에 더 적합한 테스트라고 제안했습니다. 더미 변수와 함께 ANCOVA 대 다중 회귀 분석을 …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

어떤 종류의 비율이나 백분율을 예측하는 모델을 만들고 싶다고 가정 해보십시오. 예를 들어, 파티에 참석할 소년 대 소녀의 수를 예측하고 모델에서 사용할 수있는 파티의 기능은 파티의 광고량, 행사장의 크기, 장소와 같은 것들입니다. 파티 등에서 술을 마시 게됩니다. (이것은 단지 예일 뿐이며 기능은 중요하지 않습니다.) 내 질문은 비율과 백분율을 예측하는 것의 차이점은 …

20 regression  logistic 

SAS, SPSS 등을 포함한 여러 통계 패키지에는 "절편을 억제"하는 옵션이 있습니다. 왜 그렇게 하시겠습니까?

20 regression 

다중 요인 분산 분석에 변수를 지정하는 순서가 차이를 만들지 만 다중 선형 회귀 분석을 수행 할 때 순서는 중요하지 않다는 것을 이해하는 것이 맞습니까? 측정 된 혈액 손실 y 및 두 가지 범주 형 변수와 같은 결과를 가정 선종 절제술 방법 a , 편도 절제술 방법 b . 모델 y~a+b이 …

20 regression  hypothesis-testing  anova  unbalanced-classes  sums-of-squares 

Angrist와 Pischke는 견고성 (즉, 이분산성 또는 불균등 한 편차에 강함) 표준 오류는 테스트하기보다는 물론 문제로보고되었다고 제안했습니다. 두 가지 질문 : 동종 동태성이있을 때 표준 오류에 미치는 영향은 무엇입니까? 실제로 그들의 작업에서 이것을하는 사람이 있습니까?

20 regression  standard-error  heteroscedasticity  robust-standard-error 

최적화가 처음입니다. 나는 규범의 오른쪽에 첨자 2와 첨자 2가있는 방정식 을 계속 봅니다 . 예를 들어 여기에 최소 제곱 방정식이 있습니다 분||Ax−b||22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 나는 위첨자 2를 이해한다고 생각한다. 그것은 규범의 가치를 제곱하는 것을 의미한다. 그러나 아래 첨자 2는 무엇입니까? 이 방정식을 어떻게 읽어야합니까?

20 regression  optimization  notation 

특히 2.11 및 2.12의 유도 (컨디셔닝, 포인트 단위 최소 단계)에 따라 아래의 예상 예측 오류 (ESL)의 도출을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 모든 포인터 또는 링크는 대단히 감사합니다. 아래는 ESL pg에서 발췌 한 내용입니다. 처음 두 방정식은 순서대로 방정식 2.11과 2.12입니다. 하자 실제 값 랜덤 입력 벡터와 나타내고 조인트 분포와 …

20 regression  prediction  error 

저는 1 년 이상 ELM (Extreme Learning Machine) 패러다임을 생각하고 구현하고 사용하고 있으며, 더 오래할수록 실제로 좋은 일인지 의심합니다. 그러나 내 의견은 인용과 새로운 출판물을 측정 할 때 인기있는 주제 인 과학계와는 대조되는 것 같습니다. ELM은 Huang 등에 의해 소개되었습니다 . 알. 기본 아이디어는 다소 간단합니다. 2 계층 인공 신경망으로 …

20 regression 

회귀 정규화 (선형, 로지스틱 등)는 과적 합을 줄이는 가장 보편적 인 방법입니다. 목표가 예측 정확도 (설명하지 않음) 인 경우 정규화에 대한 대안이 있습니까? 특히 빅 데이터 세트 (수십억 개의 관측치 및 수백만 개의 특징)에 적합합니까?

19 regression  regularization  overfitting 

바람 데이터 (0, 359)와 시간 (0, 23)을 사용하여 모델을 적합하려고하지만 선형 매개 변수가 아니기 때문에 선형 회귀에 적합하지 않을까 걱정됩니다. 파이썬을 사용하여 변환하고 싶습니다. 적어도 바람의 경우에는 그 정도의 죄와 코사인을 취함으로써 벡터 평균을 계산하는 것에 대한 언급이 있지만 전부는 아닙니다. 도움이 될만한 파이썬 라이브러리 또는 관련 방법이 있습니까?

19 regression  python  circular-statistics 

다음은 mtcarsR로 설정된 데이터를 mpgDV로 사용하고 다른 변수는 예측 변수로 사용하여 기본 알파 (1, 따라서 올가미)를 사용하는 glmnet의 플롯입니다 . glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) 우리는 무엇 특히, 다른 변수에 대해이 플롯에서 결론을 내릴 수 am, cyl과 wt(빨강, 검정 및 밝은 파란색 선)? 보고서에 출력 할 내용을 어떻게 표현할 것인가? 나는 다음을 생각했다. …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

여기서 Logistic Regression의 구현을 확인하고 있습니다 . 그 기사를 읽은 후 중요한 부분은 S 자형 함수를 결정하는 가장 좋은 계수를 찾는 것 같습니다. 이 방법이 왜 "Logistic Regression"이라고 불리는 지 궁금합니다. 로그 함수와 관련이 있습니까? 어쩌면 그것을 이해하기 위해 역사적인 배경 정보가 필요할 수도 있습니다.

19 regression  machine-learning  logistic 

나는 (와 능선 회귀 사이의 연결 웹에서 읽기 어딘가를 가진 기억 ℓ2ℓ2\ell_2 와 PCA 회귀 정규화가) 사용하는 동안 ℓ2ℓ2\ell_2 hyperparameter의와 -regularized 회귀 분석을 λλ\lambda , 경우 λ→0λ→0\lambda \to 0 , 다음 회귀와 PC 변수를 제거하는 것과 같습니다 가장 작은 고유 값. 왜 이것이 사실입니까? 이것이 최적화 절차와 관련이 있습니까? 순진하게, …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression