सांख्यिकी और बिग डेटा stepwise-regression

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मैं स्वचालित मॉडल चयन के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करना चाहूंगा। मैं स्टेप वाइज रिग्रेशन करने के बारे में सोच रहा हूं, लेकिन कुछ भी करेगा (इसे लीनियर रिग्रेशन पर आधारित होना होगा)। मेरी समस्या यह है कि मैं एक कार्यप्रणाली, या एक खुला स्रोत कार्यान्वयन नहीं पा रहा …

193 references feature-selection model-selection aic stepwise-regression

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चरणबद्ध प्रतिगमन के लिए आधुनिक, आसानी से उपयोग किए जाने वाले विकल्प क्या हैं?

मेरे पास लगभग 30 स्वतंत्र चर के साथ एक डेटासेट है और उनके और आश्रित चर के बीच संबंधों का पता लगाने के लिए एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) का निर्माण करना चाहते हैं। मुझे ज्ञात है कि इस स्थिति के लिए मुझे जो विधि सिखाई गई थी, स्टेप वाइज …

76 regression generalized-linear-model model-selection stepwise-regression

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कई स्वतंत्र चर में से महत्वपूर्ण भविष्यवाणियों का पता लगाना

दो गैर-अतिव्यापी आबादी (रोगियों और स्वस्थ, कुल ) के एक डेटासेट में मैं निरंतर आश्रित चर के लिए महत्वपूर्ण ( स्वतंत्र चर में से) महत्वपूर्ण भविष्यवाणियां खोजना चाहता हूं । भविष्यवक्ताओं के बीच सहसंबंध मौजूद है। मुझे यह पता लगाने में दिलचस्पी है कि क्या भविष्यवाणियों में से कोई भी …

31 regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined

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एक चरणबद्ध चयन करने के बाद पी-वैल्यू भ्रामक क्यों हैं?

आइए उदाहरण के लिए एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल पर विचार करें। मैंने सुना है कि, डेटा माइनिंग में, AIC मानदंड के आधार पर एक स्टेपवाइज़ सिलेक्शन करने के बाद, n की परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए पी-वैल्यूज़ को देखना भ्रामक है कि प्रत्येक सच्चा प्रतिगमन गुणांक शून्य है। मैंने …

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एआईसी या पी-मूल्य: मॉडल चयन के लिए किसे चुनना है?

मैं इस R चीज़ के लिए बिल्कुल नया हूं लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए अनिश्चित हूं कि किस मॉडल का चयन करना है। मैंने न्यूनतम AIC के आधार पर प्रत्येक चर का चयन करते हुए एक स्टेपवाइज़ फ़ॉरवर्ड रिग्रेशन किया । मैं 3 मॉडल के साथ आया था कि …

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हॉवेलर्स स्टेप वाइज रिग्रेशन का उपयोग करने के कारण होता है

मैं प्रतिगमन मॉडल में स्टेप वाइज / आगे / पिछड़े चयन की समस्याओं से अच्छी तरह परिचित हूं। शोधकर्ताओं के कई मामले हैं जो तरीकों का खंडन करते हैं और बेहतर विकल्पों की ओर इशारा करते हैं। मैं उत्सुक था कि क्या कोई कहानी है जो एक सांख्यिकीय विश्लेषण मौजूद …

20 regression stepwise-regression history

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दंडित प्रतिगमन मॉडल से आर-स्क्वेर और सांख्यिकीय महत्व का अनुमान लगाना

मैं एक डाटासेट के लिए गुणांक के सिकुड़े हुए अनुमानों को प्राप्त करने के लिए दंडित आर पैकेज का उपयोग कर रहा हूं जहां मेरे पास बहुत सारे भविष्यवक्ता हैं और जिनमें से महत्वपूर्ण हैं थोड़ा ज्ञान। जब मैंने ट्यूनिंग पैरामीटर L1 और L2 को चुना है और मैं अपने …

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क्या LASSO उसी समस्याओं से पीड़ित है जो चरणबद्ध प्रतिगमन करती है?

स्टेपवाइज एल्गोरिदमिक वैरिएबल-सलेक्शन मेथड्स उन मॉडल्स के लिए सेलेक्ट होते हैं जो रिग्रेशन मॉडल्स में हर अनुमान को कम या ज्यादा आंकते हैं ( s और उनके SE, p -values, F आँकड़े इत्यादि), और सच्चे भविष्यवाणियों को बाहर करने की संभावना है एक उचित रूप से परिपक्व सिमुलेशन साहित्य के …

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स्टेप वाइज एआईसी - क्या इस विषय को लेकर कोई विवाद है?

मैंने इस साइट पर अनगिनत पोस्ट पढ़ी हैं जो अविश्वसनीय रूप से किसी भी प्रकार के मानदंड का उपयोग करके चर के चयन के खिलाफ हैं चाहे वह पी-मान आधारित हो, एआईसी, बीआईसी, आदि। मैं समझता हूं कि ये प्रक्रियाएं सामान्य क्यों हैं, चर के चयन के लिए काफी खराब …

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LASSO / LARS बनाम सामान्य से विशिष्ट (GETS) विधि

मैं सोच रहा था, क्यों LASSO और LARS मॉडल चयन के तरीके इतने लोकप्रिय हैं, भले ही वे मूल रूप से सौतेले वार फॉरवर्ड सिलेक्शन के भिन्नरूप हैं (और इस तरह पथ निर्भरता से पीड़ित हैं)? इसी तरह, मॉडल चयन के लिए जनरल टू स्पेसिफिक (GETS) के तरीकों को ज्यादातर …

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क्या स्टेप वाइज रिग्रेशन जनसंख्या आर-वर्ग का एक पक्षपाती अनुमान प्रदान करता है?

मनोविज्ञान और अन्य क्षेत्रों में स्टेप वाइज रिग्रेशन का एक रूप अक्सर नियोजित होता है जिसमें निम्नलिखित शामिल होते हैं: शेष भविष्यवक्ताओं को देखें (पहले मॉडल में कोई भी नहीं हैं) और सबसे बड़े आर-वर्ग परिवर्तन के परिणामस्वरूप भविष्यवक्ता की पहचान करें; यदि आर-स्क्वायर परिवर्तन का पी-मूल्य अल्फा (आमतौर पर …

14 regression model-selection bias r-squared stepwise-regression

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R में ड्रॉप 1 आउटपुट की व्याख्या करना

आर में, drop1कमांड कुछ साफ करता है। ये दो कमांड आपको कुछ आउटपुट मिलना चाहिए: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") मेरा ऐसा दिखता है: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) …

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साने स्टेप वाइज रिग्रेशन?

मान लीजिए कि मैं एक बाइनरी क्लासिफायर का निर्माण करना चाहता हूं। मेरे पास कई हजार सुविधाएँ हैं और केवल 10s के नमूने हैं। डोमेन ज्ञान से, मुझे विश्वास है कि कक्षा लेबल सही ढंग से केवल कुछ सुविधाओं का उपयोग कर भविष्यवाणी की जा सकती है एक अच्छा कारण …

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स्टेपवाइज लॉजिस्टिक रिग्रेशन और सैंपलिंग

मैं SPSS में डेटा के एक सेट पर एक स्टेपवाइज लॉजिस्टिक रिग्रेशन फिट कर रहा हूं। इस प्रक्रिया में, मैं अपने मॉडल को एक यादृच्छिक सबसेट में फिट कर रहा हूं जो लगभग है। कुल नमूने का 60%, जो लगभग 330 मामले हैं। मुझे जो दिलचस्प लगता है वह यह …

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क्या ऐसी कोई परिस्थितियां हैं जहां स्टेपवाइज रिग्रेशन का इस्तेमाल किया जाना चाहिए?

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 …

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