«regression» 태그된 질문

선형 회귀 분석에 범주 형 변수가있는 경우 범주 형 변수의 통계적 유의성을 어떻게 알 수 있습니까? 요인 에 10 수준이 있다고 가정 해 봅시다. 한 요인 변수 X 1 의 우산 아래에 10 개의 다른 결과 t- 값이있을 것입니다 ...X1X1X_1X1X1X_1 통계적 유의성이 요인 변수의 각 수준에 대해 테스트 된 것 …

18 regression  statistical-significance  categorical-data 

간단한 ANOVA와 같은 선형 모델을 만들어 봅시다. # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) 결과는 다음과 같습니다. Call: lm(formula = data ~ 0 + …

18 r  regression  confidence-interval 

정전으로 고통 받고 있습니다. 선형 회귀와 관련하여 바이어스-분산 트레이드 오프를 보여주기 위해 다음 그림을 제시했습니다. 두 모델 중 어느 것도 적합하지 않다는 것을 알 수 있습니다. "단순"은 XY 관계의 복잡성을 인식하지 않으며 "복잡한"은 과도하게 적합하며 기본적으로 훈련 데이터를 학습합니다. 그러나 나는이 두 그림의 편견과 편차를 완전히 보지 못했습니다. 누군가 나에게 …

18 regression  variance  bias 

누군가 나를 혼란스럽게 만들 수 있기를 바랍니다. 다음과 같은 두 가지 회귀 계수 세트가 서로 크게 다른지 테스트하고 싶다고 가정 해보십시오. yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , 5 개의 독립 변수가 있습니다. 크기가 대략 2 개의 그룹 n1,n2n1,n2n_1, n_2(이것은 다를 수 있음) 수천 개의 유사한 회귀 분석이 …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

랜덤 포레스트 또는 그래디언트 부스팅과 같은 "ML 모델"은 설명하기 어렵거나 "해석 할 수 없다"고 생각하기 때문에 선형 회귀 분석 이외의 모델을 예측에 사용하지 않는 일부 통계학자가 발생했습니다. 선형 회귀 분석에서 가정 집합이 확인되면 (오류의 정상 성, 균일 성, 다중 공선 성이 없음) t- 검정은 변수의 중요성을 테스트하는 방법을 제공합니다. 내 …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

LASSO 회귀 시나리오에서 와이= Xβ+ ϵ와이=엑스β+ϵy= X \beta + \epsilon , LASSO 추정치는 다음 최적화 문제에 의해 제공됩니다. 분β| | 와이− Xβ| | +τ| | β| |1분β||와이−엑스β||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 에 관한 배포 가정이 있습니까?ϵϵ\epsilon OLS 시나리오에서는 ϵϵ\epsilon 이 독립적이며 정규적으로 배포 될 것으로 예상합니다 . …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

회귀 피팅에서 다항식 대비의 사용법을 이해할 수 없습니다. 특히, 나는 이 페이지에R 설명 된 간격 변수 (똑같이 간격이있는 수준의 일반 변수)를 표현하기 위해 사용되는 인코딩을 언급하고 있습니다. 해당 페이지 의 예에서 , 내가 올바르게 이해하면 R은 구간 변수에 대한 모형을 적합하고 선형, 2 차 또는 3 차 추세에 가중치를 부여하는 …

18 r  regression  contrasts 

다변량 로지스틱 회귀 모델에서 중요하지 않은 숫자 변수가 있습니다. 그러나 그룹으로 분류하면 갑자기 중요해집니다. 이것은 나에게 반 직관적입니다. 변수를 분류 할 때 우리는 정보를 제공합니다. 어떻게 이럴 수있어?

17 regression  logistic  statistical-significance  multivariate-analysis 

변수 / 기능 세트를 사용하여 선형 회귀 모델을 학습했습니다. 그리고 모델의 성능이 우수합니다. 그러나 예측 변수와 좋은 상관 관계가있는 변수가 없다는 것을 깨달았습니다. 그게 어떻게 가능해?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

나는이 목록을보고 여기 와 최소 제곱를 해결하기 위해 많은 방법이 있었다 믿을 수 없었다. Wikipedia 의 "정상 방정식" 은 매우 간단 해 보입니다 : α^β^= y¯− β^엑스¯,= ∑엔나는 = 1( x나는− x¯) ( y나는− y¯)∑엔나는 = 1( x나는− x¯)2α^=와이¯−β^엑스¯,β^=∑나는=1엔(엑스나는−엑스¯)(와이나는−와이¯)∑나는=1엔(엑스나는−엑스¯)2 {\displaystyle {\begin{aligned}{\hat {\alpha }}&={\bar {y}}-{\hat {\beta }}\,{\bar {x}},\\{\hat {\beta }}&={\frac {\sum …

17 regression  least-squares  scikit-learn 

페널티 를 갖는 선형 회귀 는 계수에 앞서 가우시안이 주어진 MAP 추정치를 찾는 것과 동일 하다는 것이 잘 알려져 있습니다. 마찬가지로, 사용 L 1 패널티 것은 종래와 같은 라플라스 분포를 사용하는 것과 동일하다.l2l2l^2l1l1l^1 및 l 2 정규화 의 일부 가중치 조합을 사용하는 것은 드문 일이 아닙니다 . 이것이 계수에 대한 …

17 regression  bayesian  regularization  prior  elastic-net 

베타 회귀 (즉, 베타 분포 및 일반적으로 로짓 링크 함수가있는 GLM)는 분수, 비율 또는 확률과 같이 0과 1 사이의 값을 취하는 반응 일명 종속 변수를 처리하는 데 권장됩니다 . 결과에 대한 회귀 (비율 또는 분수) 0과 1 사이 입니다. 그러나 베타 회귀 분석은 응답 변수가 적어도 한 번은 0 또는 …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

가능한 한 예를 들어 회귀 분석과 곡선 피팅 (선형 및 비선형)의 실제 차이점을 나에게 설명해 줄 수 있습니까? 두 변수 (종속 대 독립) 사이의 관계를 찾은 다음 제안되는 모델과 관련된 매개 변수 (또는 계수)를 결정하려고합니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터 세트가있는 경우 : Y = [1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

R의 LOESS 모델을 사용하여 피팅 한 데이터가 있는데,이를 제공합니다. 데이터에는 하나의 예측 변수와 하나의 응답이 있으며 이분법 적입니다. 또한 신뢰 구간을 추가했습니다. 문제는 간격이 선에 대한 신뢰 구간이고 예측 구간에 관심이 있다는 것입니다. 예를 들어, 하단 패널은 상단 패널보다 더 가변적이지만 간격으로 캡처되지는 않습니다. 이 질문은 약간 관련이 있습니다. 다항식 …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Movies 데이터 집합 모델이 있고 회귀를 사용했습니다. model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) 어떤 결과를 얻었습니까? 이제 Added Variable Plot이라는 것을 처음 시도했지만 다음과 같은 결과가 나타납니다. car::avPlots(model, id.n=2, id.cex=0.7) …

17 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot