Quero executar uma regressão em que DV seja a quantia de financiamento (em dólares americanos) obtida pelas startups. Naturalmente, o DV contém muitos zeros (~ 55%) e tem uma distribuição contínua para y> 0. Em geral, meu entendimento é que o modelo Tobit (ou uma variação dele) é apropriado...
Eu estava lendo esta página em Princeton.edu . Eles estão executando uma regressão logística (com R). Em algum momento, eles calculam a probabilidade de obter um desvio residual maior do que aquele que obtiveram em uma com graus de liberdade iguais aos graus de liberdade do modelo. Copiando e...
Estou ansioso para aprender mais sobre as técnicas de regressão regularizadas, como a regressão de Ridge e Lasso. Eu gostaria de saber o que pode ser alcançado usando essas técnicas quando comparado ao modelo de regressão linear. Também em que situação devemos adotar essas técnicas. E o que torna...
A Nature publicou este ano o seguinte artigo: Evidências de um limite para a vida útil humana 1 , na qual os autores argumentam que "os resultados sugerem fortemente que a vida útil máxima dos seres humanos é fixa e sujeita a restrições naturais". Uma das análises estatísticas deste artigo já foi...
Novo no aprendizado estatístico e de máquina e em alguns cursos on-line. Estou tentando entender a regressão logística com mais detalhes e notei uma diferença na fórmula entre o curso de Andrew Ng e o curso de aprendizagem estatística de Stanford. Abaixo, eu posto uma imagem de link nas duas...
Eu tenho uma pergunta sobre o coeficiente de inclinação do OLS comparado ao da Regressão Quantil, ao enfrentar termos de erro homoscedástico. O modelo de população pode se parecer com: yEu=β0 0+β1 1xEu+vocêEuyi=β0+β1xi+uiy_i = \beta_0 + \beta_{1}x_i + u_i com vocêEuuiu_isendo termos de erro do...
Suponha que eu esteja trabalhando com o seguinte modelo yi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiyi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiy_i = \alpha(1-\exp(-\beta t_i))+\gamma(1-\exp(-\delta t_i)) + \varepsilon_i . O é um gaussiano com média zero e estou tentando encontrar os melhores valores de ajuste...
Embora os méritos da seleção de modelos por etapas tenham sido discutidos anteriormente, não está claro para mim o que exatamente é " seleção de modelos por etapas " ou " regressão por etapas ". Eu pensei que tinha entendido, mas não tenho mais tanta certeza. Meu entendimento é que esses dois...
Alguém pode fornecer uma visão intuitiva sobre por que é melhor ter beta menor? Para o LASSO, eu posso entender isso, há um componente de seleção de recurso aqui. Menos recursos tornam o modelo mais simples e, portanto, menos provável de ter um ajuste excessivo. No entanto, para cume, todos os...
O artigo traça para cada 100 mulheres que usam um certo tipo de método contraceptivo o número de gestações não planejadas ao longo do tempo. https://www.nytimes.com/interactive/2014/09/14/sunday-review/unplanned-pregnancies.html?_r=0 Em particular, no final do artigo, eles dizem: Os números são...
Exposição e deslocamento são duas técnicas frequentemente usadas em regressões de Poisson por atuários para prever a frequência da reivindicação. Pelo meu entendimento, deslocamento e exposição são as mesmas coisas, então não entendo por que existem dois termos para descrever a mesma coisa. É...
Suponha que eu adoraria para acessar o tamanho do efeito e significado entre o resultado Y e variável X modificada confundidor Z . Minha pergunta é que, se houver alguma diferença para determinar o tamanho e o significado do efeito de X entre o cenário a seguir. coloque variável e confusão em um...
Eu tenho um dado que onde o resultado é a proporção de uma espécie observada em uma área por uma máquina em 2 dias separados. Como o resultado é uma proporção e não inclui 0 ou 1, usei uma regressão beta para ajustar-se ao modelo. A temperatura é usada como uma variável independente. Aqui está um...
No "Guia do praticante para modelos lineares generalizados" no parágrafo 1.83, afirma-se que: "No caso particular de um GLM multiplicativo de Poisson, pode ser demonstrado que a reivindicação de modelagem conta com um termo de compensação igual ao logaritmo da exposição produziu resultados...
Às vezes, diz-se que a regressão quantílica (QR) revela diferentes relações entre variáveis em diferentes quantis da distribuição. Por exemplo, Le Cook et al. "Pensando além da média: um guia prático para o uso de métodos de regressão quantílica para pesquisa em serviços de saúde" implica que o...
Eu entendo alguns dos muitos problemas da regressão gradual. No entanto, como empreendimento acadêmico, suponha que eu queira usar a regressão gradual para um modelo preditivo, e quero entender melhor os impactos que isso pode ter no desempenho. Dado um modelo linear, por exemplo, a execução de...
Em todos os papéis florestais aleatórios (de regressão) que li, quando chega a hora de reunir as previsões de todas as árvores, tomamos o valor médio como previsão. Minha pergunta é por que fazemos isso? Existe uma justificativa estatística para obter a média? EDIT: Para esclarecer a questão, eu...
Essa pergunta parece fundamental o suficiente para que eu esteja convencido de que foi respondida aqui em algum lugar, mas não a encontrei. Entendo que, se a variável dependente em uma regressão é normalmente distribuída, a probabilidade máxima e os mínimos quadrados comuns produzem as mesmas...
Digamos que eu estime a seguinte regressão linear multivariada Como posso testar isso ?β 1 = β 2 = β 3y= β0 0+ β1x1+ β2x2+ β3x3+ β4x4+ ϵy=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilonβ1= β2= β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3 Eu sei que para...
Eu sou novo no ML. Fui informado de que a normalização L2 da regressão de crista não pune a interceptação . Como na função de custo: O termo de normalização de L2 apenas soma de a , não de a . Eu também li que: ∇ θ J ( θ ) = 1θ0θ0\theta_{0} λ∑ n j = 1 θ 2 j...