Ao modelar proporções contínuas (por exemplo, cobertura proporcional da vegetação em quadrats da pesquisa ou proporção de tempo envolvido em uma atividade), a regressão logística é considerada inadequada (por exemplo, Warton & Hui (2011 ). Em vez disso, a regressão OLS após transformar as...
Eu quero implementar uma regressão de processo gaussiana incremental usando uma janela deslizante sobre os pontos de dados que chegam um por um através de um fluxo. Deixe denotam a dimensionalidade do espaço de entrada. Portanto, todo ponto de dados possui um número d de
Encontrei muitos posts úteis sobre variáveis independentes padronizadas e variáveis independentes centralizadas no stats.stackexchange.com, mas ainda estou um pouco confuso. Estou lhe pedindo uma avaliação do que entendi. Além disso, se o que se segue não estiver correto, você poderia me...
Estou examinando a seção LAB §6.6 sobre Regressão de Ridge / Lasso no livro 'Uma Introdução à Aprendizagem Estatística com Aplicações em R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Mais especificamente, estou tentando aplicar o Ridgemodelo scikit-learn ao conjunto de dados 'Hitters' do pacote...
Devo confessar que nunca ouvi falar desse termo em nenhuma das minhas aulas, graduação ou pós-graduação. O que significa uma regressão logística ser bayesiana? Estou procurando uma explicação com uma transição da logística regular para a logística bayesiana semelhante à seguinte: Esta é a equação...
Estou usando o processo gaussiano (GP) para regressão. No meu problema, é bastante comum que dois ou mais pontos de dados estejam próximos um do outro, em relação ao comprimento escalas do problema. Além disso, as observações podem ser extremamente barulhentas. Para acelerar os cálculos e melhorar...
Quero detectar se a colinearidade é um problema na minha regressão OLS. Entendo que os fatores de inflação de variação e o índice de condição são duas medidas comumente usadas, mas estou tendo dificuldade em encontrar algo definitivo sobre os méritos de cada abordagem ou quais devem ser as...
Qual é a diferença estatística entre fazer uma regressão linear em R com o formulaconjunto para em y ~ x + 0vez de y ~ x? Como interpreto esses dois resultados
Estou procurando recursos (livros, anotações de aula etc.) sobre técnicas que podem lidar com dados que têm vários destinos (Ex: três variáveis dependentes: 2 discretas e 1 contínua). Alguém tem algum recurso / conhecimento sobre isso? Eu sei que é possível usar redes neurais para isso....
Eu já tenho uma idéia sobre prós e contras da regressão de cume e do LASSO. Para o LASSO, o termo de penalidade de L1 produzirá um vetor de coeficiente esparso, que pode ser visto como um método de seleção de recurso. No entanto, existem algumas limitações para o LASSO. Se os recursos tiverem alta...
Quando se trata de árvores de decisão, o valor previsto pode estar fora do intervalo dos dados de treinamento? Por exemplo, se o intervalo do conjunto de dados de treinamento da variável de destino for de 0 a 100, quando eu gerar meu modelo e aplicá-lo a outra coisa, meus valores podem ser -5? ou...
Divulgação completa: não sou estatístico nem pretendo ser um. Eu sou um humilde administrador de TI. Por favor, jogue gentil comigo. :) Sou responsável por coletar e prever o uso do armazenamento em disco para nossa empresa. Coletamos nosso uso de armazenamento mensalmente e usamos uma regressão...
Eu sei o básico sobre SVM e SVR, mas ainda não entendi como o problema de encontrar um hiperplano que maximize a margem se encaixa no SVR. Segundo, li algo sobre usado como margem de tolerância no SVR. O que isso significa?ϵϵ\epsilon Terceiro, existe alguma diferença entre os parâmetros da função...
Tentando calcular a contagem de visitas de dados demográficos e de serviço. Os dados estão muito distorcidos. Histogramas: gráficos qq (à esquerda é log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citye servicesão variáveis...
Eu tenho uma pergunta geral. Recentemente, acabei de aprender Expansão e Regularização Básica. Existem várias técnicas interessantes, incluindo: spline cúbico, spline natural, spline b e spline de suavização . A questão é: quais são os prós e os contras (se houver) do spline de suavização em...
Suponha que eu esteja fazendo regressão com conjuntos de treinamento, validação e teste. Posso encontrar RMSE e R ao quadrado (R ^ 2, o coeficiente de determinação) da saída do meu software (como a função lm () de R). Meu entendimento é que o teste RMSE (ou MSE) é a medida da bondade de prever os...
Estou experimentando uma regressão gradual por uma questão de diversidade na minha abordagem ao problema. Então, eu tenho 2 perguntas: Quais são as vantagens da regressão gradual? Quais são seus pontos fortes específicos? O que você acha da abordagem híbrida, na qual você usa a regressão passo a...
Ok, então, um pouco nebuloso em algumas coisas, qualquer ajuda seria muito apreciada. Entendo que o modelo de regressão linear é previsto através de uma expectativa condicional E( Y| X) = b + Xb + eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e Supomos que e são variáveis aleatórias com alguma distribuição de...
Eu sou bastante novo em Machine Learning / Modeling e gostaria de ter um histórico desse problema. Eu tenho um conjunto de dados em que o número de observações é mas o número de variáveis é . Em primeiro lugar, faz sentido considerar a construção de um modelo em um conjunto de dados como este ou...
Nosso professor não está entrando na representação matemática ou geométrica da regressão linear múltipla e isso me deixa um pouco confuso. Por um lado, ainda é chamado de regressão linear múltipla, mesmo em dimensões mais altas. Por outro lado, se tivermos, por exemplo, e pudermos para e , isso...