Ich würde gerne wissen, welches der Abweichungsausdruck in der Poisson-Regression ist, der mit einem xgboostWerkzeug verwendet wird (extreme Gradientenverstärkung). Laut Quellcode lautet die Auswertungsfunktion: struct EvalPoissonNegLogLik : public EvalEWiseBase { const char *Name() const...
Sollte ich beim Übergang von der zur Normalisierung in der linearen Regression mehr Verzerrung oder Varianz erwarten? Beachten Sie, dass die Vorspannung ein Zeichen für eine Unteranpassung ist und die Varianz ein Zeichen für eine Überanpassung ist. Nehmen Sie eine Konstante λ an.L.2L2L^2L.1L1L^1...
Ist eine Schlussfolgerung auf der Grundlage eines vollständigen Modells angemessen und wenn ja, unter welchen Umständen? Angenommen, Sie interessieren sich für die mögliche Beziehung zwischen einer Antwortvariablen und mehreren Kandidaten-Prädiktorvariablen und verwenden eine Form der Regression...
Wenn bei Regressionsproblemen die Ausgabe in Bins / Kategorien / Cluster diskretisiert und als Beschriftungen verwendet wird, wird das Modell auf ein Klassifizierungsmodell reduziert. Meine Frage ist: Was ist die theoretische oder angewandte Motivation für diese Reduzierung? In meinen speziellen...
Ich verstehe das Konzept des Bias-Varianz-Kompromisses. Eine nach meinem Verständnis basierende Verzerrung stellt den Fehler dar, weil ein einfacher Klassifikator (z. B. linear) verwendet wird, um eine komplexe nichtlineare Entscheidungsgrenze zu erfassen. Daher habe ich erwartet, dass der...
Ich lerne selbst über die Wahrscheinlichkeit mithilfe von R, linearen Modellen und Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Ich bin derzeit nicht sicher, wie ich zwei Vorhersagen aus einem Modell vergleichen kann. Die von mir verwendeten Daten werden (kostenlos) von hier heruntergeladen:...
Die bei der binären Klassifizierung verwendete logistische Regression verwendet die logistische Funktion als Modell für die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeit der Ergebnisvariablen. Es hat einige nützliche und wesentliche Eigenschaften für die Anpassung eines solchen Modells. Zum Beispiel nimmt...
Wenn ich es richtig verstehe, verwendet glmnet den zyklischen Koordinatenabstieg nicht nur für Lasso- und Gummibänder, sondern auch für die Ridge-Regression. Warum wird dieser Algorithmus verwendet, der manchmal leicht ungenaue Ergebnisse liefert, obwohl tatsächlich eine einfache Lösung in...
Ich wäre dankbar für Ratschläge, wie ich mit der folgenden Situation umgehen soll: Ich habe eine Zählvariable X und vier binäre Variablen A, B, C, D. Die Zählvariable ist die unabhängige Variable (sie bezieht sich auf die Anzahl der nachteiligen Erfahrungen in der Kindheit ) und die Binärdateien...
Ich versuche zu verstehen, wie Menschen die Wahrscheinlichkeit für eine einfache lineare Regression ableiten. Nehmen wir an, wir haben nur ein Merkmal x und das Ergebnis y. Ich bezweifle nicht den Ausdruck mit der normalen Dichte selbst und ich bezweifle auch nicht, dass man das Produkt aufgrund...
Nachdem ich über studentisierte Residuen gelesen habe, verstehe ich nicht, wie die Idee unterschiedlicher Residuenvarianzen, die von bestimmten Werten eines Prädiktors abhängig sind (wie dies durch das Konzept studentisierter Residuen impliziert wird), nicht inhärent im Widerspruch zur Annahme der...
Kürzlich habe ich eine Arbeit gelesen, in der in einer Zeitreihe Daten gemäß der Gleichung OLS wurde hier (mit dem Befehl in R) verwendet, um den Koeffizienten von . Ist es statistisch korrekt?Yt=β1Yt−1+β2X+ε.Yt=β1Yt−1+β2X+ε. Y_t=\beta_1 Y_{t−1}+\beta_2X+\varepsilon. lm()Yt−1Yt−1Y_{t-1} Ich...
In der Statistik stoße ich manchmal auf Symbole, deren Symbol ein "Quadrat" trägt. In anderen Bereichen, wie zum Beispiel der Mechanik, geben Sie die Menge an, die Sie für einen normalen Buchstaben interessiert, und definieren dann Ihre Formeln, sodass Sie sie neu anordnen können, bis die Menge, an...
Ich habe jetzt mehrere Artikel gesehen, die U-förmige oder inverse U-förmige Beziehungen zwischen Variablen analysieren (in einem Regressionsrahmen). Das allgemeine Verständnis, das ich von dort habe, ist, dass es sich um eine bestimmte Art einer nichtlinearen Beziehung handelt, die wir alle leicht...
Ich sehe oft Leute (Statistiker und Praktiker), die Variablen ohne einen zweiten Gedanken transformieren. Ich hatte immer Angst vor Transformationen, weil ich befürchte, dass sie die Fehlerverteilung ändern und somit zu ungültigen Schlussfolgerungen führen könnten, aber es ist so häufig, dass ich...
Der folgende Code generiert einen Satz von Testdaten, die aus einer Reihe von "Signal" -Wahrscheinlichkeiten mit Binomialrauschen bestehen. Der Code verwendet dann 5000 Sätze von Zufallszahlen als "erklärende" Reihen und berechnet den logistischen Regressions-p-Wert für jede. Ich finde, dass die...
Betrachten Sie die elastische Netzregression mit einer glmnetähnlichen Parametrisierung der VerlustfunktionIch habe einen Datensatz mit n \ ll p (44 bzw. 3000) und verwende eine wiederholte 11-fache Kreuzvalidierung, um die optimalen Regularisierungsparameter \ alpha und \ lambda auszuwählen ....
Um zensierte Daten zu verarbeiten, verwenden einige Forscher zensierte Regressionsmethoden wie die Tobit-Regression , andere klassische Überlebensanalysemodelle wie die Cox-Regression . Ich weiß, dass Cox-Regression und Tobit-Regression aus mathematischer Sicht zwei verschiedene Modelle sind. Meine...
Wird die Protokolltransformation immer die Heteroskedastizität verringern? Weil das Lehrbuch besagt, dass die Protokolltransformation häufig die Heteroskedastizität verringert. Ich möchte also wissen, in welchen Fällen die Heteroskedastizität nicht verringert
Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) +...