Em problemas de regressão, se a saída for discretizada em posições / categorias / clusters e usada como etiquetas, o modelo será reduzido a um modelo de classificação. Minha pergunta é: qual é a motivação teórica ou aplicada por trás dessa redução? Nas minhas experiências particulares em prever a...
Entendo o conceito de compensação de desvio e desvio. O viés baseado no meu entendimento representa o erro devido ao uso de um classificador simples (por exemplo: linear) para capturar um limite de decisão não linear complexo. Então, eu esperava que o estimador OLS tivesse alto viés e baixa...
Sou autodidata sobre probabilidade usando R, modelos lineares e cálculos de probabilidade. Atualmente, estou preso em como comparar duas previsões de um modelo. Os dados que estou usando são baixados (grátis) a partir daqui: wmbriggs.com/public/sat.csv df <- read.csv("sat.csv") # Load data lm...
A regressão logística, usada na classificação binária, usa a função logística como modelo para a probabilidade subjacente da variável de resultado. Possui algumas propriedades úteis e essenciais para a montagem desse modelo. Por exemplo, está aumentando monotonicamente, tende a 1 quando x tende ao...
Se bem entendi, o glmnet usa descida cíclica de coordenadas não apenas para redes de laço e elástico, mas também para regressão de Ridge. Por que ele usa esse algoritmo, que às vezes fornece resultados ligeiramente imprecisos, quando existe de fato uma solução fácil de formulário fechado...
Eu ficaria grato por conselhos sobre como abordar a seguinte situação: Eu tenho uma variável de contagem X e quatro variáveis binárias A, B, C, D. A variável de contagem é a variável independente (refere-se ao número de experiências adversas na infância ) e os binários são variáveis dependentes...
Estou tentando entender como as pessoas derivam a probabilidade de regressão linear simples. Digamos que temos apenas um recurso x e o resultado y. Eu não duvido que a expressão com a própria densidade normal e eu também não tenho dúvida de que se pode levar o produto para fatores mais simples...
Tendo lido sobre resíduos estudantis, não entendo como a ideia de diferentes variações residuais depende de certos valores de um preditor XXX (como está implícito no conceito de resíduos estudantilizados) não é inerentemente conflitante com a suposição de homoscedasticidade em modelos de regressão...
Recentemente, li um artigo em que em uma série temporal os dados foram modelados de acordo com a equação O OLS foi usado aqui (com o comando em R) para obter o coeficiente de . Está estatisticamente correto?Yt=β1Yt−1+β2X+ε.Yt=β1Yt−1+β2X+ε. Y_t=\beta_1 Y_{t−1}+\beta_2X+\varepsilon....
Às vezes encontro símbolos nas estatísticas cujo símbolo carrega um "quadrado". Em outras áreas, como por exemplo, mecânica, você fornece a quantidade que você está interessado em uma letra normal e, em seguida, define suas fórmulas para poder reorganizá-las até que a quantidade que você está...
Eu já vi vários artigos que analisam relações em forma de U ou inversas em forma de U entre variáveis (em uma estrutura de regressão). O entendimento geral que tenho a partir daí é que é um tipo específico de relacionamento não linear que todos podemos visualizar facilmente. No entanto, estou um...
Costumo ver pessoas (estatísticos e profissionais) transformando variáveis sem pensar duas vezes. Eu sempre tive medo de transformações, porque me preocupo que elas possam modificar a distribuição de erros e, assim, levar a inferência inválida, mas é tão comum que devo estar entendendo mal alguma...
O código abaixo gera um conjunto de dados de teste que consiste em uma série de probabilidades de "sinal" com ruído binomial ao seu redor. O código então usa 5000 conjuntos de números aleatórios como séries "explicativas" e calcula o valor p da regressão logística para cada um. Acho que as séries...
Considere regressão líquida elástica com glmnetparametrização semelhante à função de perdaL=12n∥∥y−β0−Xβ∥∥2+λ(α∥β∥1+(1−α)∥β∥22/2).L=12n‖y−β0−Xβ‖2+λ(α‖β‖1+(1−α)‖β‖22/2).\mathcal L = \frac{1}{2n}\big\lVert y - \beta_0-X\beta\big\rVert^2 + \lambda\big(\alpha\lVert \beta\rVert_1 + (1-\alpha) \lVert...
Para lidar com dados censurados, vejo que alguns pesquisadores usam métodos de regressão censurados , como a regressão Tobit , alguns usam modelos clássicos de análise de sobrevivência, como a regressão de Cox . Eu sei que a regressão de Cox e a regressão de Tobit são dois modelos diferentes da...
A transformação de log sempre mitigará a heterocedasticidade? Porque o livro declara que a transformação de log geralmente reduz a heterocedasticidade. Então, eu quero saber em quais casos isso não diminuirá a
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition +...
Eu estava lendo a Introdução à Aprendizagem Estatística. Aqui é mostrado que: - Em um exemplo posterior, o trem e o teste MSE são plotados. Eu queria saber se o viés ^ 2 e a variação são quantidades positivas, então como o MSE pode ser menor que o
Considere o seguinte problema: Você tem duas moedas cada uma com seu próprio peso (probabilidade de dar cara). Alguém jogará as moedas para você em outra sala (você confia nelas). Você pode pedir que joguem as duas moedas e eles dirão se são ambas caras ou não. Ou você pode pedir que eles joguem...
Se eu gerar muitos modelos aleatórios (sem considerar os dados) em uma configuração de regressão simplesmente atribuindo aleatoriamente valores de coeficientes e, em seguida, avaliando esses modelos no conjunto de dados com uma métrica de erro e escolhendo o melhor modelo com base nessa métrica de...