Estoy familiarizado con el concepto de variables categóricas y la respectiva codificación de variables ficticias que nos permite ajustar un nivel como línea de base para evitar la colinealidad. También estoy familiarizado con la forma de interpretar las estimaciones de parámetros de tales modelos:...
En Métodos estadísticos en las ciencias atmosféricas , Daniel Wilks señala que la regresión lineal múltiple puede conducir a problemas si hay intercorrelaciones muy fuertes entre los predictores (3a edición, página 559-560): Una patología que puede ocurrir en la regresión lineal múltiple es que...
Entiendo que una de las razones por las que la regresión logística se usa con frecuencia para predecir las tasas de clics en la web es que produce modelos bien calibrados. ¿Hay una buena explicación matemática para
He leído que el lazo de grupo se usa para la selección de variables y la dispersión en un grupo de variables. Quiero saber la intuición detrás de esta afirmación. ¿Por qué se prefiere el lazo grupal al lazo? ¿Por qué la ruta de solución de lazo grupal no es lineal por...
Me doy cuenta de que este tema ha aparecido varias veces antes, por ejemplo , aquí , pero todavía no estoy seguro de cómo interpretar mejor mi salida de regresión. Tengo un conjunto de datos muy simple, que consiste en una columna de valores xy una columna de valores y , divididos en dos grupos...
¿Tiene sentido el costo de la entropía cruzada en el contexto de la regresión (en oposición a la clasificación)? Si es así, ¿podría dar un ejemplo de juguete a través de TensorFlow? ¿Si no, porque no? Estaba leyendo acerca de la entropía cruzada en Redes Neurales y Aprendizaje Profundo por Michael...
Considere el modelo de regresión lineal. y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Deje vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0:...
He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente...
Dadas dos variables aleatorias y η podemos calcular su "coeficiente de correlación" c , y formar la línea de mejor ajuste entre estas dos variables aleatorias. Mi pregunta es por quéξξ\xiηη\etaccc 1) Hay variables aleatorias, y η que dependen de la peor manera posible, es decir, ξ = f ( η ) y, a...
En el libro de Bishop sobre aprendizaje automático, se analiza el problema de ajustar una función polinómica a un conjunto de puntos de datos. Sea M el orden del polinomio ajustado. Dice como eso Vemos que, a medida que M aumenta, la magnitud de los coeficientes generalmente aumenta. En...
Quiero calcular el AICc de un modelo de regresión de cresta. El problema es el número de parámetros. Para la regresión lineal, la mayoría de las personas sugiere que el número de parámetros es igual al número de coeficientes estimados más sigma (la varianza del error). Cuando se trata de regresión...
Poco fondo Estoy trabajando en la interpretación del análisis de regresión, pero estoy realmente confundido sobre el significado de r, r cuadrado y desviación estándar residual. Sé las definiciones: Caracterizaciones r mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables...
Estoy obteniendo algunos resultados desconcertantes para la correlación de una suma con una tercera variable cuando los dos predictores están correlacionados negativamente. ¿Qué está causando estos resultados desconcertantes? Ejemplo 1: correlación entre la suma de dos variables y una tercera...
La regresión gradual se había usado en exceso en muchos artículos biomédicos en el pasado, pero esto parece estar mejorando con una mejor educación de sus muchos problemas. Sin embargo, muchos críticos más antiguos todavía lo piden. ¿Cuáles son las circunstancias en las que la regresión gradual...
Estoy trabajando en un problema de regresión lineal muy grande, con un tamaño de datos tan grande que deben almacenarse en un grupo de máquinas. Será demasiado grande para agregar todas las muestras en la memoria de una sola máquina (incluso el disco) Para hacer la regresión de estos datos, estoy...
Estoy buscando una referencia donde se pruebe que la media armónica x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimiza (en ) la suma de los errores relativos al cuadradozzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Por lo que entiendo, la selección de variables basada en valores p (al menos en el contexto de regresión) es altamente defectuosa. Parece que la selección variable basada en AIC (o similar) también se considera defectuosa por algunos, por razones similares, aunque esto parece un poco confuso (por...
En Econometría en su mayoría inofensiva: un compañero empirista (Angrist y Pischke, 2009: página 209) leí lo siguiente: (...) De hecho, el 2SLS recién identificado (digamos, el estimador simple de Wald) es aproximadamente imparcial . Esto es difícil de mostrar formalmente porque 2SLS recién...
Sé que en la regresión lineal la variable de respuesta debe ser continua, pero ¿por qué es así? Parece que no puedo encontrar nada en línea que explique por qué no puedo usar datos discretos para la variable de
Una norma es única (al menos en parte) porque está en el límite entre no convexo y convexo. Una norma es la norma convexa 'más escasa' (¿verdad?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Entiendo que la norma euclidiana tiene raíces en la geometría y tiene una interpretación clara cuando las dimensiones tienen las...