Me gustaría entrenar un SVM para clasificar casos (VERDADERO / FALSO) basado en 20 atributos. Sé que algunos de esos atributos están altamente correlacionados. Por lo tanto, mi pregunta es: ¿SVM es sensible a la correlación o redundancia entre las características? Alguna
En un artículo que escribí, modelé las variables aleatorias y lugar de e para eliminar eficazmente los problemas que surgen cuando e están altamente correlacionados y tienen la misma varianza (como en mi aplicación). Los árbitros quieren que les dé una referencia. Podría demostrarlo fácilmente,...
Estaba leyendo el capítulo de regresión múltiple de Análisis de datos y gráficos usando R: un enfoque basado en ejemplos y estaba un poco confundido al descubrir que recomienda verificar las relaciones lineales entre variables explicativas (usando un diagrama de dispersión) y, en caso de que no...
En el cálculo VIF habitual para una regresión lineal, cada variable independiente / explicativa se trata como la variable dependiente en una regresión ordinaria de mínimos cuadrados. es decirXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Los...
Al jugar con un modelo de regresión multivariante, noté que había un pequeño pero notable efecto de multicolinealidad, medido por factores de inflación de varianza, dentro de las categorías de una variable categórica (después de excluir la categoría de referencia, por supuesto). Por ejemplo,...
La colinealidad puede plantear ciertos problemas en varios tipos de problemas de regresión. En particular, puede hacer que las estimaciones de los parámetros tengan una alta varianza y sean inestables. Se han propuesto varios métodos para tratar esto, incluida la regresión de crestas, la regresión...
¿Es posible tener un conjunto de variables que no estén correlacionadas pero sean linealmente dependientes?KKK es decir, y∑ K i = 1 a i x i = 0cor(xi,xj)=0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑Ki=1aixi=0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 En caso afirmativo, ¿puedes escribir un ejemplo? EDITAR: De las...
Configuración básica: modelo de regresión: donde C es el vector de las variables de control.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Estoy interesado en y espero que y sean negativos....
Supongamos que se nos da un conjunto de datos de la forma y . Se nos da la tarea de predecir función de los valores de . Estimamos dos regresiones donde: ( y, x1, x2, ⋯ , xnorte)(y,X1,X2,⋯,Xnorte)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})y x y( y, x1, x2, ⋯ , xn - 1)(y,X1,X2,⋯,Xnorte-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots,...
Estoy tratando de interpretar los resultados de un artículo, donde aplicaron regresión múltiple para predecir varios resultados. Sin embargo, los ββ\beta '(coeficientes B estandarizados definidos como βx1=Bx1⋅SDx1SDyβX1=siX1⋅SreX1Srey\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot
Dado , ¿cuál es el comportamiento teórico de los coeficientes LASSO y por qué?x2=2x1x2=2x1x_2 = 2 x_1 ¿Uno de o reduciría a o ambos?x1x1x_1x2x2x_2000 require(glmnet) x1 = runif(100, 1, 2) x2 = 2*x1 x_train = cbind(x1, x2) y = 100*x1 + 100 + runif(1) ridge.mod = cv.glmnet(x_train, y, alpha =...
Estoy ejecutando un análisis de regresión jerárquica y tengo algunas dudas: ¿Calculamos el término de interacción usando las variables centradas? ¿Tenemos que centrar TODAS las variables continuas que tenemos en el conjunto de datos, excepto la variable dependiente? Cuando tenemos que registrar...
¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Supongamos que tengo un montón de ciudades con diferentes tamaños de población, y quiero ver si hay una relación lineal positiva entre el número de tiendas de licores en una ciudad y el número de DUI. Donde estoy determinando si esta relación es significativa o no basada en una prueba t del...
Estoy trabajando en un proyecto donde observamos el comportamiento en una tarea (por ejemplo, tiempo de respuesta) y modelamos este comportamiento en función de varias variables manipuladas experimentalmente, así como varias variables observadas (sexo del participante, coeficiente intelectual del...