A seguir, um nomograma criado a partir do conjunto de dados mtcars com o pacote rms para a fórmula: mpg ~ wt + am + qsec O modelo em si parece bom com R2 de 0,85 e P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood...
Uma questão muito básica relativa aos das regressões OLSR2R2R^2 executar a regressão OLS y ~ x1, temos um , digamos 0,3R2R2R^2 executar a regressão OLS y ~ x2, temos outro , digamos 0,4R2R2R^2 agora executamos uma regressão y ~ x1 + x2, que valor pode ser o R ao quadrado dessa regressão? Eu...
Eu tenho um conjunto de dados composto por 10 variáveis. Executei mínimos quadrados parciais (PLS) para prever uma variável de resposta única por essas 10 variáveis, extraí 10 componentes do PLS e calculei a variação de cada componente. Nos dados originais, peguei a soma das variações de todas as...
O sistema de classificação Elo usa um algoritmo de minimização de descida de gradiente da função de perda de entropia cruzada entre a probabilidade esperada e observada de um resultado em comparações pareadas. Podemos escrever as funções gerais de perda
No passado, fiz várias perguntas a mim relacionadas a artigos publicados em várias áreas em que regressões (e modelos relacionados, como modelos de painel ou GLMs) são usadas em dados observacionais (dados não produzidos por experimento controlado) , em muitos casos - mas nem sempre - dados...
Eu queria saber onde existe uma fórmula geral para relacionar o valor esperado de uma variável aleatória contínua como uma função dos quantis do mesmo rv O valor esperado de rv é definido como: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) e quantis são definidos como: Q p X = { x : F X ( x ) = p } = F - 1 X ( p )...
Enviei um artigo que foi rejeitado devido à maneira inadequada de realizar a análise de sobrevivência. O árbitro não deixou outros detalhes ou explicações além de: "a análise da sobrevivência nas tendências do tempo requer maneiras mais sofisticadas de censurar". A questão: O risco excessivo...
Estou executando uma análise sobre a probabilidade de inadimplência de empréstimos usando regressão logística e florestas aleatórias. Quando uso regressão logística, a previsão é sempre '1' (o que significa bom empréstimo). Eu nunca vi isso antes e não sei por onde começar em termos de tentar...
Existem poucas explicações que descrevem como interpretar os coeficientes de regressão linear após diferenciar uma série temporal (para eliminar uma raiz unitária). É tão simples que não há necessidade de declarar formalmente? (Estou ciente dessa pergunta , mas não tinha certeza de quão geral foi...
Tenho uma pergunta sobre a validade do uso do RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. A resposta é ou 0ou 1e as previsões são probabilidades entre 0- 1? A maneira aplicada abaixo também é válida com as respostas binárias? # Using
Suponha que eu esteja tentando redefinir uma função de probabilidade que seja exponencialmente distribuída. Se minha função de probabilidade original for: p ( y∣ θ ) = θ e- θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} e eu gostaria de re-parametrizar usando , já queθnão é uma variável...
No presente trabalho (disponível gratuitamente via PubMed Central), os autores usam regressão binomial negativa para modelar a pontuação em um instrumento de triagem de 10 itens marcou 0-40. Este procedimento assume dados de contagem, o que claramente não é o caso aqui. Gostaria de suas opiniões...
Para trabalhos de casa, recebi dados para criar / treinar um preditor que usa regressão do laço. Crio o preditor e o treino usando a biblioteca lasso python do scikit learn. Então agora eu tenho esse preditor que, quando recebida, pode prever a saída. A segunda pergunta foi "Estenda seu preditor...
Como contrapartida deste post , trabalhei na simulação de dados com variáveis contínuas, prestando-se a interceptações e declives correlacionados. Embora existam ótimas postagens sobre esse tópico no site e fora dele , tive dificuldades em encontrar um exemplo do começo ao fim com dados...
Parece que estou entendendo mal uma afirmação sobre métodos de regressão linear que já vi em vários lugares. Os parâmetros do problema são: Entrada: NNN amostras de dados de quantidades cada um consistindo de uma "resposta" quantidade e "predictor" quantidadesy i p x i
Ao realizar a regressão linear bayesiana, é preciso atribuir uma prévia para a pista de e interceptar b . Como b é um parâmetro de localização, faz sentido atribuir um uniforme anterior; no entanto, parece-me que a é semelhante a um parâmetro de escala e não parece natural atribuir um uniforme...
Pelo que tenho lido, entre outros no site do grupo de consultoria de estatística da UCLA, os testes de razão de verossimilhança e testes de wald são bastante semelhantes ao testar se dois modelos de glm mostram uma diferença significativa na adequação de um conjunto de dados (desculpe-me se minha...
Entendo que podemos empregar regularização em um problema de regressão de mínimos quadrados como w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2...
Qual é a abordagem usual para modelar séries temporais binárias? Existe um papel ou um livro de texto onde isso é tratado? Penso em um processo binário com forte correlação automática. Algo como o sinal de um processo AR (1) iniciando em zero. Diga e com ruído branco . Em seguida, a série...
Como executar regressão não negativa da crista? Laço não negativo está disponível em scikit-learn, mas para cume, não posso impor a não-negatividade de betas e, de fato, estou obtendo coeficientes negativos. Alguém sabe por que isso é? Além disso, posso implementar cume em termos de mínimos...