«regression» 태그된 질문

상대적으로 낮은 차원 설정 (n >> p)에서 피처 선택을 위해 올가미를 사용하고 있습니다. 올가미 모델을 피팅 한 후, 0이 아닌 계수를 갖는 공변량을 사용하여 페널티가없는 모델을 피팅하려고합니다. 올가미가 나에게 줄 수없는 편견없는 견적을 원하기 때문에이 작업을 수행하고 있습니다. 또한 편견없는 추정치에 대한 p- 값과 신뢰 구간을 원합니다. 이 주제에 관한 …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

이봐, 난 능선 회귀를 사용하는 하나 또는 두 개의 논문을 찾았습니다 (농구 데이터). 능선 회귀 분석을 실행하면 항상 변수를 표준화하라는 지시를 받았지만, 능선은 척도 변형이기 때문에 간단하게 지시를 받았습니다. 내가 읽은이 논문은 변수를 표준화하지 않았기 때문에 조금 놀랍습니다. 그들은 또한 교차 검증을 통해 큰 람다 값 (2000-4000 수준)으로 끝났으며 이는 …

17 regression  standardization 

기본 데이터 : '1,'[good] '2,'[middle] 또는 '3'[bad]와 같이 평가 대상으로 ~ 1,000 명을 보유하고 있습니다. 이는 미래에 사람들에게 예측하려는 값입니다. . 또한 성별 (범주 : M / F), 연령 (숫자 : 17-80) 및 인종 (범주 : 흑인 / 백인 / 라티노)과 같은 인구 통계 정보가 있습니다. 주로 네 가지 질문이 …

17 r  regression  logistic  missing-data  ordered-logit 

나는 이분산성을 정말로 이해하지 못한다. 이 플롯에 따라 모델이 적합한 지 여부를 알고 싶습니다.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

R 2 사이에 관계가 있는지 궁금합니다R2R2R^2 와 F-Test . 일반적으로 R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t - \bar Y)^2 / T-1} 이며 회귀에서 선형 관계의 강도를 측정합니다. F- 검정은 단지 가설을 입증합니다. R2R2R^2 와 F- 검정 사이에는 관계가 있습니까?

17 regression  hypothesis-testing  least-squares  goodness-of-fit 

나는 4 개의 변수로 회귀를 실행했으며 T 값이 ≈7,9,26≈7,9,26\approx 7,9,26 및 313131 모든 통계적으로 매우 중요 합니다 (십진수를 포함하지 않는 것처럼 보이므로 라고 말합니다 ). 매우 높고 명확합니다. 그러나 는 단지 .2284입니다. 여기서 t 값을 잘못 해석하여 그렇지 않은 것을 의미합니까? t 값을 보았을 때의 첫 번째 반응은 가 상당히 …

17 regression  hypothesis-testing  econometrics 

보간이란 무엇을 의미하며 회귀 개념과 어떤 관련이 있습니까? 보간은 표의 선 사이를 읽는 기술이며, 기초 수학에서이 용어는 일반적으로 해당 함수의 주어진 값 또는 테이블 값 세트에서 함수의 중간 값을 계산하는 프로세스를 나타냅니다. 나는 두 번째 질문에 대한 답을 줄 수 없습니다. 도와주세요

17 regression  self-study  interpolation 

변환 된 종속 변수로 선형 회귀를 수행하고 있습니다. 잔차의 정규성의 가정이 유지되도록 다음과 같은 변환이 수행되었습니다. 변환되지 않은 종속 변수는 음으로 비뚤어졌으며 다음 변환으로 변수가 정상에 가깝습니다. Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} 여기서 YorigYorigY_{orig} 는 원래 척도의 종속 변수입니다. 나는 원래의 척도로 돌아 가기 위해 계수 에 약간의 변환을 사용하는 것이 합리적이라고 생각합니다 . …

17 regression  data-transformation 

오류를 모델링 할 때 왜 가우시안 가정을 ​​사용해야하는지 궁금합니다. 에서 스탠포드의 ML 과정 , 교수 잉은 두 가지 방식으로 기본적으로 설명 : 수학적으로 편리합니다. (최소 제곱 피팅과 관련이 있으며 의사 역수로 쉽게 해결할 수 있습니다) 중앙 한계 정리로 인해 프로세스에 영향을 미치는 많은 기본 사실이 있다고 가정 할 수 있으며 …

17 regression  normality-assumption  pac-learning 

상관 관계가 인과 관계를 암시하는 것이 아니라 관계의 강도와 방향을 의미한다는 것을 알고 있습니다. 단순한 선형 회귀는 인과 관계를 암시합니까? 아니면 추론 (t- 테스트 등) 통계 테스트가 필요합니까?

17 regression  correlation  causality 

누적 빈도 데이터가 있습니다. 선 은 데이터에 매우 잘 맞는 것처럼 보이지만 선에 주기적 / 주기적 흔들림이 있습니다. 누적 빈도가 특정 값 c에 도달하는 시점을 추정하고 싶습니다 . 잔차 대 적합치 값을 플롯하면 아름다운 정현파 동작이 나타납니다.y=ax+by=ax+by=ax+bccc 이제 다른 합병증을 추가하려면 잔차 그림에서 다른 것보다 값이 낮은 두 사이클이 있으며, …

17 time-series  regression 

tl; dr-OLS 회귀 분석의 경우 R 제곱이 높을수록 P- 값이 더 높습니까? 특히 단일 설명 변수 (Y = a + bX + e)의 경우 n 개의 다중 설명 변수 (Y = a + b1X + ... bnX + e)도 알고 싶습니다. 컨텍스트-다양한 변수에 대해 OLS 회귀를 수행하고 선형, 대수 등의 …

17 regression  modeling  p-value  r-squared 

나는 통계를 이해하려고 노력하는 의대생입니다 (!)-조심하십시오! ;) 생존 분석 (Kaplan-Meier, Log-Rank 및 Cox regression)을 포함한 상당한 양의 통계 분석이 포함 된 에세이를 작성 중입니다. 데이터에 대해 콕스 회귀 분석을 실행하여 두 그룹 (고위험군 또는 저 위험군)에서 환자의 사망간에 유의 한 차이를 찾을 수 있는지 알아 냈습니다. Cox 회귀 분석에 여러 …

17 regression  survival  hazard 

선형 회귀에 대한 가설 테스트를 수행하는 방법을 연구하려고합니다 (널 가설은 상관 관계가 없음). 내가 본 주제에 대한 모든 안내서와 페이지는 t- 검정을 사용하는 것 같습니다. 그러나 선형 회귀에 대한 t- 검정이 실제로 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다. 내가 완전히 잘못된 이해 나 정신 모델을 가지고 있지 않는 한 t- 검정은 두 …

17 regression  t-test 

실제로 선형 회귀 계수의 중요성을 확인하기 위해 표준 T- 검정을 사용하는 것이 일반적입니다. 계산의 역학이 나에게 의미가 있습니다. 선형 회귀 가설 검정에 사용되는 표준 검정 통계량을 모델링하는 데 T- 분포를 사용할 수있는 이유는 무엇입니까? 표준 테스트 통계 여기서는 다음을 참조합니다. T0=βˆ−β0SE(βˆ)티0=β^−β0에스이자형(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution