regression पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास 150 विशेषताओं का एक सेट है, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरा लक्ष्य एक असतत चर के मूल्य का अनुमान लगाना है, जिसकी सीमा 1-8 है । मेरे नमूने का आकार 550 है , और मैं 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग कर रहा हूं …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

मेरे पास मछली के घनत्व का डेटा है जिसे मैं कई अलग-अलग संग्रह तकनीकों के बीच तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं, डेटा में बहुत सारे शून्य हैं, और हिस्टोग्राम एक पॉइज़न वितरण के लिए उचित लग रहा है, सिवाय इसके कि घनत्व के रूप में, यह पूर्णांक डेटा …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

मान लीजिए कि मेरे पास कुछ डेटा है, और फिर मैं मॉडल (एक गैर-रेखीय प्रतिगमन) के साथ डेटा फिट करता हूं। फिर मैं आर-स्क्वेर्ड ( आर2आर2R^2 ) की गणना करता हूं । जब आर-स्क्वेर नकारात्मक है, तो इसका क्या मतलब है? क्या इसका मतलब है कि मेरा मॉडल खराब है? …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

व्यक्तियों का एक समूह एक प्रश्न का उत्तर देता है। इसका उत्तर "हां" या "नहीं" हो सकता है। शोधकर्ता यह जानना चाहता है कि क्या आयु उत्तर के प्रकार से जुड़ी है। संघ का आकलन एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन करते हुए किया गया था, जहां आयु व्याख्यात्मक चर है और उत्तर …

17 regression  logistic  t-test 

कुछ दिनों पहले, मेरे एक मनोवैज्ञानिक-शोधकर्ता ने मुझे रैखिक प्रतिगमन मॉडल के चर का चयन करने की अपनी विधि के बारे में बताया। मुझे लगता है कि यह अच्छा नहीं है, लेकिन मुझे यह सुनिश्चित करने के लिए किसी और से पूछने की आवश्यकता है। विधि है: सभी चर के …

17 regression  correlation  model-selection 

मैं आर में दिनांक प्रारूप में चर का उपयोग करने के लिए उपयोग नहीं कर रहा हूं। मैं बस सोच रहा हूं कि क्या रेखीय प्रतिगमन मॉडल में व्याख्यात्मक चर के रूप में दिनांक चर जोड़ना संभव है। यदि यह संभव है, तो हम गुणांक की व्याख्या कैसे कर सकते …

17 r  regression  time-series 

मैं हेस्टी एट अल की पुस्तक "द एलिमेंट्स ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग डेटा माइनिंग, इनर्विज़न एंड प्रेडिक्शन" से स्प्लिन्स के बारे में सीख रहा हूँ। मैंने पृष्ठ १४५ पर पाया कि प्राकृतिक क्यूबिक स्प्लीन सीमा गांठों से परे रैखिक होते हैं। कर रहे हैं KKK समुद्री मील, में splines और निम्नलिखित …

17 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

क्या किसी को गैर-रेखीय प्रतिगमन पर सांख्यिकीय साहित्य के लिए एक अच्छी समीक्षा लेख का पता है? मुझे मुख्य रूप से संगति परिणाम और स्पर्शोन्मुख दवाओं में रुचि है। विशेष रुचि मॉडल है yit=m(xit,θ)+ϵit,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, पैनल डेटा के लिए। कम ब्याज की गैर-पैरामीट्रिक विधियां हैं। पत्रिकाओं को …

17 regression  references  nonlinear-regression 

प्रतिगमन में अशक्त मॉडल क्या है और अशक्त मॉडल और अशक्त परिकल्पना के बीच क्या संबंध है? मेरी समझ के लिए, क्या इसका मतलब है निरंतर प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने के लिए "प्रतिक्रिया चर का औसत" का उपयोग करना? असतत प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने में "लेबल वितरण" का …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

एक मानक OLS प्रतिगमन समस्या पर विचार करें : मेरे पास _ और और मैं को कम करने के लिए ढूंढना चाहता हूं समाधान \ hat \ B = \ argmin_ \ B \ {L \} = (\ X ^ \ top \ X) ^ + \ X ^ \ …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

मैं Y और X1, X2 के बीच संबंधों का वर्णन करने के लिए कई रैखिक प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूं। सिद्धांत से मैंने समझा कि एकाधिक प्रतिगमन Y और X (Y और X1, Y और X2) के बीच रैखिक संबंधों को मानता है। मैं एक्स के किसी भी परिवर्तन …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

LASSO प्रतिगमन की व्याख्या करते समय, एक हीरे और वृत्त का आरेख अक्सर उपयोग किया जाता है। ऐसा कहा जाता है कि क्योंकि LASSO में कसना का आकार एक हीरा है, इसलिए प्राप्त न्यूनतम वर्ग समाधान हीरे के कोने को छू सकता है जैसे कि यह कुछ चर के संकोचन …

16 regression  lasso  ridge-regression 

मुझे पता है कि पारंपरिक पियर्सन अवशिष्ट को पारंपरिक संभाव्य तरीके से प्राप्त किया जाता है: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} और डीवाइस रेसिड्यूल्स एक अधिक सांख्यिकीय तरीके (प्रत्येक बिंदु की संभावना के योगदान के माध्यम से) प्राप्त किए जाते हैं: di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

रिज रिग्रेशन का अनुमान एक रेखीय मॉडल में पैरामीटर by \ hat {\ boldsymbol \ Beta} _ \ lambda = (\ mathbff x ^ \ top \ mathbf X + \ lambda \ mathbf I) ^ {- 1} \ mathbf X ^ \ top \ mathbf y, जहां \ lambda …

16 regression  ridge-regression  shrinkage 

पिछले महीनों में मैंने इस गर्मी में अपने गुरु की थीसिस की तैयारी में मात्रात्मक प्रतिगमन के बारे में गहनता से पढ़ा है। विशेष रूप से मैंने इस विषय पर रोजर कोएन्कर की 2005 की अधिकांश पुस्तक पढ़ी है। अब मैं इस मौजूदा ज्ञान को मात्रात्मक प्रतिगमन तकनीकों में विस्तारित …

16 regression  references  econometrics  instrumental-variables  quantile-regression