regression पर टैग किए गए जवाब

मुझे एक प्रतिगमन मॉडल दिखाई दे रहा है जो वर्ष-दर-वर्ष स्टॉक इंडेक्स रिटर्न पर पिछड़ रहा है (12 महीने) उसी स्टॉक इंडेक्स का वर्ष-दर-वर्ष रिटर्न, क्रेडिट स्प्रेड (मासिक जोखिम रहित बॉन्ड और कॉर्पोरेट बॉन्ड के बीच अंतर) पैदावार), YoY मुद्रास्फीति की दर और औद्योगिक उत्पादन के YoY सूचकांक। यह इस …

13 regression  time-series  autocorrelation 

मैं उन तरीकों की तलाश कर रहा हूं जिनका उपयोग "ओएलएस" माप त्रुटि मॉडल का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyमैं= यमैं+ ईy, मैंyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} एक्समैं= एक्समैं+ ईx , ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yमैं= …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

मैं LASSO समस्या के लिए गुणांक प्राप्त करना चाहूंगा ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. समस्या यह है कि ग्लमैनेट और लार्स फ़ंक्शन अलग-अलग उत्तर देते हैं। Glmnet फ़ंक्शन के लिए मैं के गुणांक के लिए पूछता हूं / | | य | | सिर्फ λ के बजाय , लेकिन मुझे अभी भी अलग-अलग …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

मेरे पास एक बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन है, जिसमें इंटरैक्शन शामिल हैं। उदाहरण के लिए, सबसे खराब क्विंटल के लिए उपचार के प्रभाव का अनुमान प्राप्त करने के लिए मुझे उपचार रजिस्ट्रार से गुणांक को इंटरैक्शन वेरिएबल से गुणांक को जोड़ना होगा (जो उपचार और क्विंटाइल को इंटरैक्ट करता है)। एक प्रतिगमन …

13 regression  standard-deviation  standard-error 

मैं एक प्रतिगमन मॉडल बनाना चाहता हूं जो कई ओएलएस मॉडल का औसत है, प्रत्येक पूर्ण डेटा के सबसेट पर आधारित है। इसके पीछे का विचार इस कागज पर आधारित है । मैं कश्मीर सिलवटों का निर्माण करता हूं और कश्मीर ओएलएस मॉडल का निर्माण करता हूं, प्रत्येक में बिना …

13 regression  least-squares  ensemble 

में एक अनुभववादी के साथी: ज्यादातर हानिरहित अर्थमिति (Angrist और Pischke, 2009: पेज 209) मैं निम्नलिखित पढ़ें: (...) वास्तव में, केवल पहचाने गए 2SLS (कहते हैं, सरल वाल्ड अनुमानक) लगभग निष्पक्ष है । यह औपचारिक रूप से प्रदर्शित करना कठिन है क्योंकि अभी-अभी पहचाने गए 2SLS में कोई क्षण नहीं …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

कम से कम वर्गों और रैखिक प्रतिगमन में क्या अंतर है? क्या यह एक ही बात है?

13 regression  least-squares  terminology 

अतीत में कई बायोमेडिकल पेपर्स में स्टेपवाइज रिग्रेशन का इस्तेमाल किया गया था, लेकिन इसके कई मुद्दों की बेहतर शिक्षा के साथ इसमें सुधार हुआ है। कई पुराने समीक्षक हालांकि अभी भी इसके लिए पूछते हैं। ऐसी कौन सी परिस्थितियाँ हैं जहाँ स्टेप वाइज रिग्रेशन की भूमिका होती है और …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

मैं एक रिज प्रतिगमन मॉडल के एआईसीसी की गणना करना चाहता हूं। समस्या मापदंडों की संख्या है। रैखिक प्रतिगमन के लिए, ज्यादातर लोग सुझाव देते हैं कि मापदंडों की संख्या अनुमानित गुणांक प्लस सिग्मा (त्रुटि का विचरण) की संख्या के बराबर होती है। जब रिज रिग्रेशन की बात आती है …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

मैं मॉडल ट्यूनिंग का उपयोग कर रहा हूं caret, लेकिन फिर gbmपैकेज का उपयोग करके मॉडल को फिर से चलाना । यह मेरी समझ है कि caretपैकेज का उपयोग होता है gbmऔर आउटपुट समान होना चाहिए। हालाँकि, data(iris)मूल्यांकन के रूप में RMSE और R ^ 2 का उपयोग करके लगभग …

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पृष्ठभूमि: मैं प्रिंसटन की GLM के लिए MLE आकलन की समीक्षा का पालन ​​करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं MLE आकलन की मूल बातें समझ: likelihood, score, मनाया जाता है और उम्मीद Fisher informationऔर Fisher scoringतकनीक। और मुझे पता है कि MLE आकलन के साथ सरल रेखीय प्रतिगमन …

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रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर विचार करें y=Xβ+ यूy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N( 0 ,σ2मैं )u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E( यू ∣ एक्स ) = 0इ(यू|एक्स)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} । आज्ञा देना बनाम ।एच0:σ20= σ2एच0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2एच1: σ20≠ σ2एच1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 हम उस , जहां । और annihilator मैट्रिक्स के लिए विशिष्ट संकेतन है, , जहां आश्रित चर है …

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मैंने पढ़ा है कि समूह lasso का उपयोग चर चयन और चर के समूह में प्रसार के लिए किया जाता है। मैं इस दावे के पीछे के अंतर्ज्ञान को जानना चाहता हूं। समूह लासो को लासो को क्यों पसंद किया जाता है? क्यों समूह lasso समाधान पथ टुकड़ा नहीं रैखिक …

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मैंने आँकड़े.स्टैकएक्सचेंज पर गुगली की और खोज की लेकिन मुझे एक रेखीय प्रतिगमन के लिए मान के लिए 95% विश्वास अंतराल की गणना करने का सूत्र नहीं मिला । क्या कोई इसे प्रदान कर सकता है?R2R2R^2 और भी बेहतर, मान लीजिए कि मैं आर में नीचे रेखीय प्रतीपगमन भाग गया …

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