O que significa ter "variação constante" no termo de erro? A meu ver, temos dados com uma variável dependente e uma variável independente. A variação constante é um dos pressupostos da regressão linear. Estou imaginando o que significa homoscedasticidade. Como mesmo se eu tiver 500 linhas, eu teria...
Estou analisando alguns dados nos quais gostaria de executar uma regressão linear comum, mas isso não é possível, pois estou lidando com uma configuração on-line com um fluxo contínuo de dados de entrada (que rapidamente se tornará muito grande para memória) e precisa para atualizar estimativas de...
Estou construindo modelos de regressão. Como uma etapa de pré-processamento, dimensiono meus valores de recurso para ter média 0 e desvio padrão 1. É necessário normalizar também os
Suponho que fico frustrado toda vez que ouço alguém dizer que a não normalidade de resíduos e / ou heterocedasticidade viola as suposições do OLS. Para estimar parâmetros em um modelo OLS, nenhuma dessas suposições é necessária pelo teorema de Gauss-Markov. Vejo como isso é importante no Teste de...
Alguns materiais que eu vi sobre aprendizado de máquina disseram que é uma má idéia abordar um problema de classificação por meio de regressão. Mas acho que sempre é possível fazer uma regressão contínua para ajustar os dados e truncar a previsão contínua para produzir classificações discretas....
Existem duas maneiras diferentes de codificar variáveis categóricas. Digamos, uma variável categórica tem n valores. A codificação one-hot converte-a em n variáveis, enquanto a codificação fictícia converte-a em n-1 variáveis. Se tivermos k variáveis categóricas, cada uma com n valores. Uma...
O coeficiente de uma variável explicativa em uma regressão múltipla nos diz a relação dessa variável explicativa com a variável dependente. Tudo isso, enquanto 'controlando' as outras variáveis explicativas. Como eu o vi até agora: Enquanto cada coeficiente está sendo calculado, as outras...
Como a RF pode lidar com a não linearidade, mas não pode fornecer coeficientes, seria aconselhável usar a floresta aleatória para reunir os recursos mais importantes e depois conectá-los a um modelo de regressão linear múltipla para obter seus coeficientes?
Estou lidando com dados lineares com valores discrepantes, alguns dos quais estão a mais de 5 desvios-padrão da linha de regressão estimada. Estou procurando uma técnica de regressão linear que reduz a influência desses pontos. Até agora, o que fiz foi estimar a linha de regressão com todos os...
Eu li que ANOVA e regressão linear são a mesma coisa. Como pode ser isso, considerando que a saída da ANOVA é um valor e algum valor p com base no qual você conclui se a média da amostra nas diferentes amostras é igual ou diferente.FFFppp Mas, assumindo que as médias não são iguais (rejeite a...
Como são todas as versões do mesmo método estatístico
Tenho certeza de que tenho isso completamente enrolado na minha cabeça, mas simplesmente não consigo entender. O teste t compara duas distribuições normais usando a distribuição Z. É por isso que existe uma suposição de normalidade nos DADOS. ANOVA é equivalente à regressão linear com variáveis...
Sou completamente cego e venho de um background de programação. O que estou tentando fazer é aprender aprendizado de máquina e, para fazer isso, primeiro preciso aprender sobre regressão linear. Todas as explicações na Internet que estou descobrindo sobre esse assunto traçam os dados primeiro....
Durante o primeiro semestre de 2015, fiz o curso coursera de Machine Learning (por Andrew Ng, curso GREAT). E aprendeu o básico do aprendizado de máquina (regressão linear, regressão logística, SVM, Redes Neuronais ...) Também sou desenvolvedor há 10 anos, portanto, aprender uma nova linguagem de...
Meu problema : recentemente, conheci um estatístico que me informou que as splines são úteis apenas para explorar dados e estão sujeitas a sobreajuste, portanto, não são úteis na previsão. Ele preferia explorar com polinômios simples ... Como sou um grande fã de splines, e isso vai contra a minha...
Estou procurando uma explicação intuitiva do tradeoff de variação de viés, em geral e especificamente no contexto da regressão
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso...
Como um modelo de regressão pode ser útil se você não conhece a função para a qual está tentando obter os parâmetros? Vi uma pesquisa que dizia que as mães que amamentavam seus filhos eram menos propensas a sofrer de diabetes mais tarde na vida. A pesquisa foi realizada a partir de uma pesquisa...
Sei que estou perdendo algo no meu entendimento da regressão logística e realmente aprecio qualquer ajuda. Pelo que entendi, a regressão logística pressupõe que a probabilidade de um resultado '1' dado os insumos seja uma combinação linear dos insumos passados por uma função de logística...
Aprendi na aula de modelos lineares que, se dois preditores estiverem correlacionados e ambos forem incluídos em um modelo, um será insignificante. Por exemplo, suponha que o tamanho de uma casa e o número de quartos estejam correlacionados. Ao prever o custo de uma casa usando esses dois...