«regression» 태그된 질문

시뮬레이션 / 예측 / 함수 추정 등에 대한 통계 분석의 가능성에 매우 관심이 있습니다. 그러나 나는 그것에 대해 많이 알지 못하며 수학 지식은 여전히 ​​상당히 제한적입니다. 저는 소프트웨어 공학의 중학교 학부생입니다. 나는 선형 회귀 및 다른 종류의 회귀, 베이지안 방법, 몬테 카를로 방법, 기계 학습 등 계속해서 읽는 특정 것들에 …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

아무도 평균 부분 효과의 의미를 알고 있습니까? 정확히 무엇이며 어떻게 계산할 수 있습니까? 도움이 될만한 참고 자료는 다음과 같습니다 .

12 regression  count-data 

현재 주성분 분석을 사용하여 모델링에 사용할 변수를 선택하고 있습니다. 현재 실험에서 A, B 및 C를 측정합니다. 정말로 알고 싶은 것은 : 시간과 노력을 절약하기 위해 더 적은 측정을하고 C 및 / 또는 B 기록을 중단 할 수 있습니까? 내 데이터의 분산의 60 %를 차지하는 첫 번째 주요 구성 요소에 3 …

12 regression  pca  model-selection 

에서 경제학 후미오 하야시에 의해, (Chpt 1) 무조건적인 동질성 : 오차항 E (εᵢ²)의 두 번째 모멘트는 관측치에서 일정합니다. 기능적 형태 E (εᵢ² | xi)는 관측에 걸쳐 일정합니다 조건부 동질성 : 관측치에서 오차 항 E (εᵢ²)의 두 번째 모멘트가 일정하다는 제한이 해제됩니다. 따라서 조건부 제 2 모멘트 E (εᵢ² | xi)는 …

12 regression  econometrics  heteroscedasticity  assumptions 

AIC 또는 다른 정보 기준의 요점은 덜 낫다는 것입니다. 따라서 두 가지 M1 모델이 있습니다 : y = a0 + XA + e 및 M2 : y = b0 + ZB + u, 첫 번째 (A1)의 AIC가 두 번째 (A2)의 AIC보다 작 으면 M1은 정보 이론 관점에서 더 잘 맞습니다. …

12 regression  aic 

가 와 의 선형 함수 라고 가정 해 봅시다 . 내 가설은 자체가 다른 변수 의 벡터에 대한 쾌락 지수와 같다는 것입니다 . 의 (예 : , , ..., ) 에서 이것을 지원합니다 . 이 두 모델 의 동등성 을 테스트하는 방법이 있습니까?x d d Z M A N O …

12 r  hypothesis-testing  regression  model-selection 

이 질문을 두 부분으로 나누고 싶습니다. 둘 다 일반 선형 모델을 다루지 만, 첫 번째는 모델 선택을 다루고 다른 하나는 정규화를 다룹니다. 배경 : 나는 예측과 설명을 위해 GLM (선형, 로지스틱, 감마 회귀) 모델을 사용합니다. " 회귀로하는 정상적인 일 "을 언급 할 때, 나는 주로 (i) 계수에 대한 신뢰 구간, …

12 regression  model-selection  regularization 

하나의 범주 형 변수에 대해 코딩을 사용할 수있는 것처럼 보이지만 두 개의 범주 형 변수와 하나의 연속 예측 변수가 있습니다. SPSS에서 이것을 위해 다중 회귀를 사용할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게합니까? 감사!

12 regression  spss  categorical-data  continuous-data 

분류를위한 SVM은 직관적입니다. 최소화 하면 최대 마진 이 어떻게 산출 되는지 이해합니다 . 그러나 회귀의 맥락에서 그 목표를 이해하지 못합니다. 다양한 텍스트 ( 여기 및 여기 )는 이것을 "평평함"을 최대화하는 것으로 설명합니다. 왜 그렇게하고 싶습니까? 회귀에서 "여백"의 개념과 동등한 것은 무엇입니까?||θ||2||θ||2||\theta||^2 여기 몇 가지 시도 된 답변이 있지만 실제로 내 …

12 regression  svm 

선형 회귀 문제에 대한 L1 (lasso) 및 / 또는 탄력적 순 정규화에 대한 좌표 하강 사용을 다루는 좋은 논문이나 책이 있습니까?

12 regression  references  lasso  regularization  elastic-net 

L1 정규 선형 회귀 분석을 매우 큰 데이터 세트에 맞추고 있습니다 (n >> p 사용) 변수는 미리 알려져 있지만 관측치는 작은 덩어리로 도착합니다. 각 덩어리 후에 올가미 맞춤을 유지하고 싶습니다. 각각의 새로운 관측 값 세트를 본 후 전체 모델을 다시 맞출 수 있습니다. 그러나 이것은 많은 데이터가 있다는 점에서 상당히 …

12 regression  lasso 

결과에 대한 일부 측정의 예측 능력을 결정하기 위해 다른 테스트보다 ROC 곡선을 사용하는 경향이 언제입니까? 불연속 결과 (생존 / 사망, 현재 / 부재)를 다룰 때, ROC 곡선을 카이 제곱과 같은 것보다 더 강력하거나 덜 강력하게 만드는 것은 무엇입니까?

12 regression  roc 

내 질문은 간단합니다. 공동 추정이란 무엇입니까? 그리고 회귀 분석의 맥락에서 무엇을 의미합니까? 어떻게 되나요? 나는 한동안 강력한 인터넷에서 방황했지만 이러한 질문에 대한 답을 찾지 못했습니다.

12 regression  estimation  terminology 

나는 LASSO를 사용하여 모델이 적합 할 때 R 제곱이 이상적인 척도가 아니라고 여러 곳에서 읽었습니다. 그러나 그 이유 를 정확히 알 수는 없습니다. 또한 최고의 대안을 추천 해 주시겠습니까?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

압축 감지에서는 에 고유 한 희소 솔루션 c 가 있음을 보장하는 정리 가 있습니다 (자세한 내용은 부록 참조).argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc 올가미에 대한 비슷한 정리가 있습니까? 그러한 정리가 있다면 올가미의 안정성을 보장 할뿐만 아니라 올가미에보다 의미있는 해석을 제공합니다. 올가미 …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization