Quiero hacer lo siguiente: 1) Regresión OLS (sin término de penalización) para obtener coeficientes beta ; representa las variables utilizadas para la regresión. Hago esto porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresión de lazo con un término de...
Cuando se modelan proporciones continuas (p. Ej., Cobertura vegetal proporcional en los cuadrantes de la encuesta, o proporción de tiempo dedicado a una actividad), la regresión logística se considera inapropiada (p. Ej., Warton y Hui (2011). El arcoseno es estúpido: el análisis de proporciones en...
Quiero implementar una regresión incremental del proceso gaussiano usando una ventana deslizante sobre los puntos de datos que llega uno por uno a través de una secuencia. Deje denotar la dimensionalidad del espacio de entrada. Entonces, cada punto de datos x i tiene d número de...
He encontrado muchas publicaciones útiles sobre variables independientes estandarizadas y variables independientes centradas en stats.stackexchange.com, pero todavía estoy un poco confundido. Le pido una evaluación de lo que he entendido. Además, si lo que sigue no es correcto, ¿podría...
Estoy revisando la sección LAB §6.6 sobre Regresión de cresta / lazo en el libro 'Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Más específicamente, estoy tratando de aplicar el Ridgemodelo scikit-learn al conjunto de datos...
Debo confesar que anteriormente no había oído hablar de ese término en ninguna de mis clases, licenciatura o posgrado. ¿Qué significa que una regresión logística sea bayesiana? Estoy buscando una explicación con una transición de logística regular a logística bayesiana similar a la...
Estoy usando el proceso Gaussiano (GP) para la regresión. En mi problema, es bastante común que dos o más puntos de datos estén cerca uno del otro, relativamente a la longitud escalas del problema. Además, las observaciones pueden ser extremadamente ruidosas. Para acelerar los cálculos y mejorar...
Quiero detectar si la colinealidad es un problema en mi regresión OLS. Entiendo que los factores de inflación de varianza y el índice de condición son dos medidas comúnmente utilizadas, pero me resulta difícil encontrar algo definitivo sobre los méritos de cada enfoque, o cuáles deberían ser los...
¿Cuál es la diferencia estadística entre hacer una regresión lineal en R con el formulaconjunto en y ~ x + 0lugar de y ~ x? ¿Cómo interpreto esos dos resultados
Estoy buscando recursos (libros, apuntes de clase, etc.) sobre técnicas que pueden manejar datos que tienen múltiples objetivos (Ej: tres variables dependientes: 2 discretas y 1 continua). ¿Alguien tiene algún recurso / conocimiento sobre esto? Sé que es posible usar redes neuronales para esto....
Ya tengo una idea sobre los pros y los contras de la regresión de crestas y el LASSO. Para el LASSO, el término de penalización L1 producirá un vector de coeficiente disperso, que puede verse como un método de selección de características. Sin embargo, existen algunas limitaciones para el LASSO....
Cuando se trata de árboles de decisión, ¿puede el valor predicho quedar fuera del rango de los datos de entrenamiento? Por ejemplo, si el rango del conjunto de datos de entrenamiento de la variable objetivo es 0-100, cuando genero mi modelo y lo aplico a otra cosa, ¿pueden mis valores ser -5? o...
Divulgación completa: no soy estadístico ni pretendo serlo. Soy un humilde administrador de TI. Por favor, juega gentil conmigo. :) Soy responsable de recopilar y pronosticar el uso del almacenamiento en disco para nuestra empresa. Recopilamos nuestro uso de almacenamiento mensualmente y usamos...
Sé lo básico sobre SVM y SVR, pero aún no entiendo cómo encaja el problema de encontrar un hiperplano que maximice el margen en SVR. Segundo, leí algo sobre usado como margen de tolerancia en SVR. Qué significa eso?ϵϵ\epsilon Tercero, ¿hay alguna diferencia entre los parámetros de la función de...
Intentando calcular el recuento de visitas a partir de la demografía y el servicio. Los datos están muy sesgados. Histogramas: parcelas qq (a la izquierda está el registro): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityy...
Tengo una pregunta general. Recientemente, acabo de aprender Basis Expansion and Regularization. Existen varias técnicas interesantes que incluyen: spline cúbico, spline natural, b-spline y spline de suavizado . La pregunta es, ¿cuáles son los pros y los contras (si hay alguno) de la spline de...
Supongamos que estoy haciendo regresión con entrenamiento, validación y conjuntos de pruebas. Puedo encontrar RMSE y R al cuadrado (R ^ 2, el coeficiente de determinación) de la salida de mi software (como la función Rm lm ()). Entiendo que la prueba RMSE (o MSE) es la medida de la bondad de...
Estoy experimentando una regresión gradual por el bien de la diversidad en mi enfoque del problema. Entonces, tengo 2 preguntas: ¿Cuáles son las ventajas de la regresión gradual? ¿Cuáles son sus puntos fuertes específicos? ¿Qué opina sobre el enfoque híbrido, donde utiliza la regresión gradual...
De acuerdo, así que solo un poco confuso en algunas cosas, cualquier ayuda sería muy apreciada. Entiendo que el modelo de regresión lineal se predice a través de una expectativa condicional E(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+eE(Y|X)=b+Xb+e ¿Asumimos que tanto como son variables aleatorias con alguna...
Nuestro profesor no está entrando en las matemáticas o incluso en la representación geométrica de la regresión lineal múltiple y esto me tiene un poco confundido. Por un lado, todavía se llama regresión lineal múltiple , incluso en dimensiones más altas. Por otro lado, si tenemos, por ejemplo, y...