Sind multiple und multivariate Regressionen wirklich unterschiedlich? Was ist überhaupt eine
Die Weihnachtszeit hat mir die Möglichkeit gegeben, mich mit den Elementen des statistischen Lernens am Feuer zu entspannen . Aus ökonometrischer Sicht (häufig) habe ich Probleme, die Verwendung von Schrumpfungsmethoden wie Ridge Regression, Lasso und Least Angle Regression (LAR) zu verstehen....
Ist es möglich, eine (multiple) Regressionsgleichung mit zwei oder mehr abhängigen Variablen zu haben? Sicher, Sie könnten zwei separate Regressionsgleichungen ausführen, eine für jeden DV, aber das scheint keine Beziehung zwischen den beiden DVs zu
Kann mir jemand erklären, warum jemand für Hypothesentests oder Regressionsanalysen eine parametrische Methode einer nichtparametrischen statistischen Methode vorziehen sollte? In meinen Augen ist es wie beim Rafting und bei der Auswahl einer nicht wasserfesten Uhr, weil Sie sie möglicherweise...
Nach meinem Wissen behandelt die Verwendung von Lasso für die Variablenauswahl das Problem der korrelierten Eingaben. Da es der Regression des kleinsten Winkels entspricht, ist es auch rechnerisch nicht langsam. Viele Leute (zum Beispiel Leute, von denen ich weiß, dass sie Biostatistiken machen)...
Ich verstehe, dass die Grat-Regressionsschätzung das , das die Restsumme des Quadrats und eine Strafe für die Größe von β minimiertββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y =...
Was ist gemeint, wenn wir sagen, wir haben ein gesättigtes
Welche Techniken stehen zur Verfügung, um viele Kategorien zu einigen zu reduzieren (oder zu bündeln), um sie als Eingabe (Prädiktor) in einem statistischen Modell zu verwenden? Stellen Sie sich eine Variable wie den Hauptfachstudenten vor (Fachbereich, den ein Student im Grundstudium auswählt)....
Ich habe ein (gemischtes) Modell, in dem einer meiner Prädiktoren (aufgrund der experimentellen Manipulation) von vornherein nur quadratisch mit dem Prädiktor in Beziehung stehen sollte. Daher möchte ich dem Modell nur den quadratischen Term hinzufügen. Zwei Dinge hindern mich daran: Ich glaube,...
Ich habe einige Fragen zur Bayes'schen Regression: Bei einer Standardregression als y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon . Wenn ich dies in eine Bayes'sche Regression umwandeln möchte, benötige ich vorherige Verteilungen sowohl für β0β0\beta_0 als auch für β1β1\beta_1 (oder...
Ich versuche, ein binäres Ergebnis unter Verwendung von 50 kontinuierlichen erklärenden Variablen vorherzusagen (der Bereich der meisten Variablen ist bis ). Mein Datensatz enthält fast 24.000 Zeilen. Wenn ich in R renne, bekomme ich:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm...
Ich lese dies weiter und ich kann es intuitiv sehen, aber wie geht man von der L2-Regularisierung zu der Aussage, dass dies analytisch ein Gaußscher Prior ist? Gleiches gilt für die Aussage, dass L1 einem Laplace-Prior entspricht. Weitere Hinweise wären toll.
Ich möchte so viele Algorithmen, die die gleiche Aufgabe wie die logistische Regression ausführen. Das sind Algorithmen / Modelle, die eine Vorhersage für eine binäre Antwort (Y) mit einer erklärenden Variablen (X) geben können. Ich würde mich freuen, wenn Sie nach dem Namen des Algorithmus auch...
Hintergrund Ich mache klinische Forschung in der Medizin und habe mehrere Statistikkurse besucht. Ich habe noch nie eine Arbeit mit linearer / logistischer Regression veröffentlicht und möchte die Variablenauswahl korrekt durchführen. Interpretierbarkeit ist wichtig, also keine ausgefallenen...
Um Probleme bei der Modellauswahl zu lösen, werden durch eine Reihe von Methoden (LASSO, Ridge-Regression usw.) die Koeffizienten der Prädiktorvariablen gegen Null gesenkt. Ich suche nach einer intuitiven Erklärung, warum dies die Vorhersagefähigkeit verbessert. Wenn der wahre Effekt der Variablen...
Fazit : Je mehr ich über Statistik lerne, desto weniger vertraue ich veröffentlichten Artikeln in meinem Bereich. Ich glaube einfach, dass Forscher ihre Statistiken nicht gut genug machen. Ich bin sozusagen ein Laie. Ich bin in Biologie ausgebildet, aber ich habe keine formale Ausbildung in...
Nehmen wir an, Sie sind ein sozialwissenschaftlicher Forscher / Ökonometriker, der versucht, relevante Prädiktoren für die Nachfrage nach einer Dienstleistung zu finden. Sie haben 2 ergebnis- / abhängige Variablen, die den Bedarf beschreiben (unter Verwendung des Dienstes yes / no und der Anzahl...
In einigen Fällen scheint es möglich zu sein, ähnliche Ergebnisse wie bei einem neuronalen Netzwerk mit einer multivariaten linearen Regression zu erzielen, und die multivariate lineare Regression ist superschnell und einfach. Unter welchen Umständen können neuronale Netze bessere Ergebnisse...
Ich habe eine Weile in R gearbeitet und war mit Dingen wie PCA, SVD, QR-Zerlegungen und vielen solchen linearen Algebra-Ergebnissen konfrontiert (wenn ich die Schätzung gewichteter Regressionen und dergleichen untersuche), also wollte ich wissen, ob jemand eine Empfehlung für eine Ware hat...
Gibt es eine Box-Cox-ähnliche Transformation für unabhängige Variablen? Das heißt, eine Transformation, die die Variable so optimiert , dass sie für ein lineares Modell angemessener ist?Xxxy~f(x) Wenn ja, gibt es eine Funktion, mit der dies durchgeführt werden kann