«regression» 태그된 질문

여러 속성을 기반으로 가격을 예측하기 위해 Random Forests를 사용하여 회귀를 수행하고 있습니다. 코드는 Scikit-learn을 사용하여 Python으로 작성됩니다. 회귀 모형에 맞도록 변수를 사용 하기 전에 exp/ log를 사용하여 변수를 변환해야하는지 어떻게 결정 합니까? Random Forest와 같은 Ensemble 방식을 사용할 때 필요합니까?

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

표준 OLS 회귀 분석에서 두 가지 가정이 위반되는 경우 (정규 오차 분포, 균일 성), 표준 오차와 신뢰 구간의 부트 스트랩은 회귀 계수의 중요성과 관련하여 의미있는 결과를 얻기위한 적절한 대안입니까? 부트 스트랩 된 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 유의성 검정이 이분산성으로 여전히 "작동"합니까? 그렇다면이 시나리오에서 사용할 수있는 해당 신뢰 구간 (백분위 …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

매우 기본적인 질문 : 선형 회귀에서 잔차의 정규 분포는 무엇을 의미합니까? 이 점이 회귀 분석에서 얻은 원래 데이터에 어떻게 반영됩니까? 난 정말 엉망이야

13 regression  residuals 

로지스틱 회귀 모델 (R의 glm)에서 내 예측은 예상 한대로 0과 1 사이로 제한되지 않습니다. 로지스틱 회귀 분석에 대한 나의 이해는 입력 및 모델 매개 변수가 선형으로 결합되고 로짓 링크 함수를 사용하여 반응이 확률로 변환된다는 것입니다. 로짓 함수는 0과 1 사이에 경계가 있기 때문에 예측이 0과 1 사이에 경계가있을 것으로 예상했습니다. …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Stata에서 실행 한이 probit 회귀를 해석하는 방법을 잘 모르겠습니다. 데이터는 대출 승인 상태이며 흰색은 더미 변수로, 사람이 백인이면 = 1이고 사람이 그렇지 않은 경우 = 0입니다. 이것을 읽는 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. 내가 주로 찾고있는 것은 백인과 비백 인 모두에 대한 대출 승인 가능성을 찾는 방법입니다. 누군가가 여기에있는 텍스트와 …

13 regression  multiple-regression  stata 

탄력적 그물의 동기 중 하나는 다음과 같은 LASSO의 한계였습니다. 에서 경우로 인해 볼록 최적화 문제의 본질 올가미 최대 선택 변수 N 그것을 전에 포화된다. 이것은 변수 선택 방법에 대한 제한 기능인 것 같습니다. 또한, 계수의 L1- 노름에 대한 경계가 특정 값보다 작지 않으면 올가미가 잘 정의되지 않습니다.p > np>np > …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

저는 38 개의 시험에서 학생의 순위 비율이 제 연구의 종속 변수입니다. 순위 비율은 (시험에서 학생의 순위 / 학생 수)에 의해 계산됩니다. 이 종속 변수는 분포가 거의 균일하며 일부 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추정하고 싶습니다. 어떤 회귀 접근법을 사용합니까?

13 regression  distributions 

라고 가정하십시오 Xβ=YXβ=YX\beta =Y. 우리는 모르는 YYY 정확히 각 예측, 만의 상관 관계 XtYXtYX^\mathrm{t}Y . 통상 최소 제곱 (OLS) 용액은 β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y 및 문제는 없다. 그러나 XtXXtXX^\mathrm{t}X 가 단수 (다중 공선 성)에 가깝고 최적의 능선 모수를 추정해야한다고 가정합니다. 모든 방법에는 정확한 값이 필요한 것 같습니다 YYY. 만 XtYXtYX^\mathrm{t}Y알려진 대안 …

13 regression  multicollinearity 

변수가 다를 때 정상적인 다중 / 단순 회귀와 다중 / 단순 회귀 사이의 관계가 무엇인지 이해하려고합니다. 예를 들어, 예금 잔고 ( )와 시장 요율 ( ) 사이의 관계를 분석하고 있습니다. 간단한 선형 회귀 분석을 실행하면 상관 관계가 음수이고 상당히 중요합니다 (-.74 정도). 그러나 로그를 가져 오면 종속 변수의 차이와 독립 …

13 regression  time-series 

독립 변수 x 와 종속 변수 y 의 데이터 쌍을 각각 n 개 관측 한 두 개의 데이터 세트가 있다고 가정 해 봅시다 . 관측 값을 N 으로 부트 스트래핑 하고 회귀를 계산하여 각 데이터 세트에 대해 회귀 기울기 분포를 생성하고 y = a + bx를 계산 한다고 가정합니다.매번. 경사가 …

13 regression  statistical-significance  bootstrap 

내 생성 과 관찰되지 않은 이질성 의 차이점은 무엇입니까 ? 내 생성은 예를 들어 생략 된 변수에서 나온다는 것을 알고 있습니까? 그러나 내가 이해하는 한 관찰되지 않은 이질성은 동일한 문제를 일으킨다. 그러나이 두 개념의 차이점이 정확히 어디에 있습니까?

13 regression  assumptions 

나는 특정한 문제를 가진 연구생에게 조언하고 있었고,이 사이트에서 다른 사람들의 의견을 듣고 싶어했습니다. 문맥: 연구원은 세 가지 유형의 예측 변수를 가졌습니다. 각 유형에는 다른 개수의 예측 변수가 포함되었습니다. 각 예측 변수는 연속 변수입니다. 소셜 : S1, S2, S3, S4 (예 : 4 개의 예측 변수) 인지 : C1, C2 (예 …

13 regression  predictor  importance 

"기본 통계"개념 질문이 있습니다. 학생으로서 나는 이것이 완전히 잘못 생각하고 있는지, 왜 그렇게 생각하는지 알고 싶습니다. 하자 내가 가설 이혼 "분노 관리 문제"사이의 관계를보고 말을하려고 말 (예 / 아니오) 로지스틱 회귀와 나는 두 개의 서로 다른 분노 관리 점수를 사용하는 옵션이 - (100)의 모두 밖으로 점수 1 설문지 평가 도구 …

13 regression  logistic 

연도 별 주식 지표 수익률이 미달 된 (12 개월) 회귀하는 회귀 모델을보고 있습니다. 동일한 주가 지수의 연도 별 수익률, 신용 스프레드 (매월 무위험 채권의 평균과 회사채의 차이) 생산량), YoY 인플레이션 율 및 산업 생산의 YoY 지수. 따라서이 경우 모양이 보입니다 (이 경우 인도 고유의 데이터를 대체 할 수는 있음). SP500YOY(T) …

13 regression  time-series  autocorrelation 

"OLS"측정 오류 모델을 추정하는 데 사용할 수있는 방법을 찾고 있습니다. x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} 오류가 미지로 통상 무관 어디 편차를 및 σ 2 X . 이 경우 "표준"OLS가 작동하지 않습니다.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} Wikipedia …

13 regression  estimation  errors-in-variables