A seguir, é apresentado o gráfico do glmnet com alfa padrão (1, portanto, laço) usando o mtcarsconjunto de dados em R com mpgo DV e outros como variáveis preditoras. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) O que podemos concluir desse gráfico em relação a diferentes variáveis,...
A regularização em regressão (linear, logística ...) é a maneira mais popular de reduzir o excesso de ajuste. Quando o objetivo é a precisão da previsão (não explicando), existem boas alternativas para a regularização, especialmente adequadas para grandes conjuntos de dados (mi / bilhões de...
Estou usando a regressão de cume em dados altamente multicolineares. Usando o OLS, obtenho grandes erros padrão nos coeficientes devido à multicolinearidade. Eu sei que a regressão de cume é uma maneira de lidar com esse problema, mas em todas as implementações de regressão de cume que eu observei,...
Usando o coeficiente de correlação de Pearson, tenho várias variáveis altamente correlacionadas ( e para 2 pares de variáveis que estão no meu modelo).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0,989\rho = 0.989 O motivo pelo qual algumas das variáveis são altamente correlacionadas é porque uma...
Em um cenário de regressão do LASSO, em que y= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X \beta + \epsilon , e as estimativas do LASSO são fornecidas pelo seguinte problema de otimização minβ| | y- Xβ| | +τ| | β| |1minβ||y-Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 Existem suposições distributivas em...
Vamos dar o seguinte exemplo: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Isso cria um modelo de y com base em x1 e x2, usando uma regressão OLS. Se quisermos prever y para um dado x_vec, podemos simplesmente usar a fórmula que...
Contexto: De uma pergunta no Mathematics Stack Exchange (Posso criar um programa) , alguém possui um conjunto de pontos e deseja ajustar uma curva linear, exponencial ou logarítmica. O método usual é começar escolhendo um destes (que especifica o modelo) e, em seguida, faça os cálculos...
Eu tenho alguns dados que são altamente correlacionados. Se eu executar uma regressão linear, obtenho uma linha de regressão com uma inclinação próxima a uma (= 0,93). O que eu gostaria de fazer é testar se essa inclinação é significativamente diferente de 1.0. Minha expectativa é que não seja. Em...
Eu tenho um ponto (x, y) que eu preciso de um regressor linear para passar, dado um conjunto de dados (X, Y). Como faço para implementar isso no
Espero que alguém possa ajudar a esclarecer um ponto de confusão para mim. Digamos que eu queira testar se 2 conjuntos de coeficientes de regressão são significativamente diferentes um do outro, com a seguinte configuração: , com 5 variáveis independentes.yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha +...
Eu estou sofrendo de um apagão. Foi-me apresentada a figura a seguir para mostrar a troca de viés e variância no contexto da regressão linear: Percebo que nenhum dos dois modelos se encaixa bem - o "simples" não está apreciando a complexidade da relação XY e o "complexo" está apenas se ajustando...
Vamos ter um modelo linear, por exemplo, ANOVA simples: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) O resultado é o
Se em uma regressão linear eu tenho variável categórica ... como eu sei a significância estatística da variável categórica? Digamos que o fator tenha 10 níveis ... haverá 10 valores t resultantes diferentes, sob a égide de uma variável fator ...X1X1X_1X1X1X_1 Parece-me que a significância...
Encontrei uma referência em um artigo que é como: Segundo Tabachnick e Fidell (1996), as variáveis independentes com correlação bivariada maior que 0,70 não devem ser incluídas na análise de regressão múltipla. Problema: usei em um projeto de regressão múltipla 3 variáveis...
Eles parecem tão parecidos. Eles são a mesma coisa, mas apenas referidos como nomes
Eu quero executar uma regressão linear muito simples em R. A fórmula é tão simples quanto . No entanto, eu gostaria que a inclinação ( ) estivesse dentro de um intervalo, digamos, entre 1,4 e 1,6.y=ax+by=ax+by = ax + baaa Como isso pode ser
Quase tudo o que li sobre regressão linear e GLM se resume a isso: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) onde f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) é uma função não-crescente ou não-decrescente de xxx e é o parâmetro que você estima e testar hipóteses sobre. Existem dezenas de funções de link e transformações de e para...
Qual é a diferença entre fazer regressão linear com uma função de base radial gaussiana (RBF) e fazer regressão linear com um núcleo
Qual é a diferença entre Regressão Primal , Dual e Kernel Ridge? As pessoas estão usando os três, e por causa da notação diferente que todo mundo usa em diferentes fontes é difícil para mim seguir. Então, alguém pode me dizer em palavras simples qual é a diferença entre esses três? Além disso,...
Uma vez ouvi isso a transformação de log é a mais popular para distribuições inclinadas à direita em regressão linear ou regressão quantílica Gostaria de saber que existe alguma razão subjacente a esta declaração? Por que a transformação de log é adequada para uma distribuição inclinada à...