«regression» 태그된 질문

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로지스틱 회귀 분석을 위해 인공 데이터를 시뮬레이션하는 방법은 무엇입니까?

나는 로지스틱 회귀에 대한 이해에서 뭔가 빠진 것을 알고 있으며 도움을 주셔서 감사합니다. 내가 이해하는 한, 로지스틱 회귀는 입력이 주어지면 '1'결과의 확률이 입력의 선형 조합이며 역 로지스틱 함수를 통과한다고 가정합니다. 이것은 다음 R 코드에서 예시됩니다. #create data: x1 = rnorm(1000) # some continuous variables x2 = rnorm(1000) z = 1 …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

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바이어스-분산 트레이드 오프에 대한 직관적 인 설명?

나는 일반적으로 그리고 구체적으로 선형 회귀와 관련하여 바이어스-분산 트레이드 오프에 대한 직관적 인 설명을 찾고 있습니다.

45 regression  variance  bias 

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최신 통계 / 기계 학습에서 다중 공선 성이 검사되지 않는 이유

기존 통계에서는 모형을 작성하는 동안 분산 팽창 계수 (VIF) 추정값과 같은 방법을 사용하여 다중 공선 성을 검사하지만 기계 학습에서는 피쳐 선택에 정규화를 사용하고 피쳐가 상관되어 있는지 확인하지 않는 것 같습니다. 조금도. 왜 그렇게합니까?

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

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자연 로그 변경이 백분율 변경 인 이유는 무엇입니까? 이것을 만드는 로그는 무엇입니까?

계수가 백분율 변화로 해석되는 로그 회귀 분석을 수행 할 수 있도록 로그의 속성이 어떻게 로그 속성을 만드는지 설명 할 수 있습니까?

43 regression  logarithm  mathematical-statistics 

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“내 생성”과“외 생성”은 실질적으로 무엇을 의미합니까?

내생의 기본 정의는 이 만족되지 않는다는 것을 이해합니다. 그러나 이것이 실제 의미에서 무엇을 의미합니까? 나는 수요와 공급의 예를 가지고 Wikipedia 기사를 읽었지만 그것을 이해하려고 노력했지만 실제로는 도움이되지 않았습니다. 내생 및 외생에 대한 다른 설명은 시스템 내부와 시스템 외부에 있으며 여전히 이해가되지 않는 것으로 들었습니다.엑스'ϵ = 0X′ϵ=0 X'\epsilon=0

43 regression  causality  instrumental-variables 

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임의의 숲 가정

나는 임의의 숲에 익숙하지 않아서 여전히 몇 가지 기본 개념으로 어려움을 겪고 있습니다. 선형 회귀 분석에서 우리는 독립적 인 관찰, 일정한 분산을 가정합니다… 랜덤 포레스트를 사용할 때 우리가 만드는 기본 가정 / 가설은 무엇입니까? 모델 가정 측면에서 임의의 포리스트와 순진 베이 사이의 주요 차이점은 무엇입니까?

43 regression  classification  random-forest 

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OLS 잔차가 정규 분포를 따르지 않은 경우의 회귀

이 사이트 에는 OLS 잔차가 점진적 으로 정규 분포 되어 있는지 확인 하는 방법 에 대해 설명 하는 여러 스레드가 있습니다 . R 코드로 잔차의 정규성을 평가하는 또 다른 방법이이 훌륭한 답변에 제공됩니다 . 이것은 표준화 잔차와 관측 잔차의 실제적인 차이에 대한 또 다른 논의 입니다. 그러나이 예제 에서처럼 잔차가 …

43 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

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차이의 차이는 무엇입니까?

차이의 차이는 오랫동안 비 경제적 도구, 특히 경제학에서 널리 사용되어 왔습니다. 누군가 차이의 차이에 대한 다음 질문에 명확하고 비 기술적 답변을 제공 할 수 있습니까? 차이 차이 추정기는 무엇입니까? 차이 차이 추정기가 왜 사용됩니까? 실제로 차이 차이 추정값을 신뢰할 수 있습니까?

43 regression  econometrics  difference-in-difference 

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로지스틱 회귀 분석을위한 정규화 방법

Ridge, Lasso, ElasticNet과 같은 방법을 사용한 정규화는 선형 회귀에 매우 일반적입니다. 다음을 알고 싶었습니다.이 방법이 로지스틱 회귀에 적용 가능합니까? 그렇다면 로지스틱 회귀 분석에 사용해야하는 방식에 차이가 있습니까? 이러한 방법을 적용 할 수없는 경우 어떻게 로지스틱 회귀를 정규화합니까?

42 regression  logistic  regularization 

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최대 우도 방법 대 최소 제곱 방법

최대 우도 추정 (MLE)과 최소 제곱 추정 (LSE)의 주요 차이점은 무엇입니까? 선형 회귀 분석에서 값 을 예측하기 위해 MLE을 사용할 수없는 이유는 무엇 입니까?와이yy 이 주제에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

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적합 다중 회귀 모형을 시각화하는 방법은 무엇입니까?

현재 여러 회귀 분석으로 논문을 작성하고 있습니다. 일 변량 선형 회귀를 시각화하는 것은 산점도를 통해 쉽지만 여러 선형 회귀를 시각화하는 좋은 방법이 있는지 궁금합니다. 나는 현재 종속 변수 대 1 독립 변수, 2 대 독립 변수 등과 같은 산점도를 플롯하고 있습니다. 제안은 정말 감사하겠습니다.

42 regression  data-visualization  multiple-regression 

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로지스틱 회귀 계수의 중요성은 무엇입니까?

저는 현재 2000 년과 2004 년 선거에서 투표 장소와 투표 선호도에 관한 논문을 읽고 있습니다. 여기에는 로지스틱 회귀 계수를 표시하는 차트가 있습니다. 몇 년 전부터 조금 읽고로지스틱 회귀 분석은 여러 독립 변수와 이진 반응 변수 간의 관계를 설명하는 방법이라는 것을 알고 있습니다. 내가 혼란스러워하는 것은, 아래 표를 보면 남한이 로지스틱 …

42 regression  logistic  interpretation 

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선형 회귀 분석에는 어떤 알고리즘이 사용됩니까?

나는 보통 "보통 최소 제곱"에 대해 듣습니다. 이것이 선형 회귀에 가장 널리 사용되는 알고리즘입니까? 다른 것을 사용해야 할 이유가 있습니까?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

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영화에서 상호 작용 용어를 작성하는 다른 방법은 무엇입니까?

회귀 모델에서 교호 작용을 지정하는 가장 좋은 방법에 대한 질문이 있습니다. 다음 데이터를 고려하십시오. d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class = "factor"), s = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, …

42 r  regression  interaction 

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회귀 : 변수 변환

변수를 변환 할 때 동일한 변환을 모두 사용해야합니까? 예를 들어 다음과 같이 다르게 변형 된 변수를 선택하고 선택할 수 있습니까? 을 연령, 고용 기간, 거주 기간 및 소득 이라고합시다 .x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3) 아니면 변환과 일치해야하고 모두 동일하게 사용해야합니까? 에서처럼 : Y = B1*log(x1) + B2*log(x2) …

41 r  regression  logistic  data-transformation 

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