Estoy analizando algunos datos en los que me gustaría realizar una regresión lineal ordinaria, sin embargo, esto no es posible ya que estoy tratando con una configuración en línea con un flujo continuo de datos de entrada (que rápidamente será demasiado grande para la memoria) y necesito para...
Supongo que me siento frustrado cada vez que escucho a alguien decir que la no normalidad de los residuos y / o la heterocedasticidad viola los supuestos de OLS. Para estimar los parámetros en un modelo OLS, ninguno de estos supuestos es necesario según el teorema de Gauss-Markov. Veo cómo esto...
Estoy construyendo modelos de regresión. Como paso de preprocesamiento, escalo los valores de mis características para que tengan una media 0 y una desviación estándar 1. ¿Es necesario normalizar también los valores
Algunos materiales que he visto sobre el aprendizaje automático dicen que es una mala idea abordar un problema de clasificación a través de la regresión. Pero creo que siempre es posible hacer una regresión continua para ajustar los datos y truncar la predicción continua para obtener...
Dado que RF puede manejar la no linealidad pero no puede proporcionar coeficientes, ¿sería prudente utilizar un bosque aleatorio para reunir las características más importantes y luego conectar esas características en un modelo de regresión lineal múltiple para obtener sus coeficientes?...
Hay dos formas diferentes de codificar variables categóricas. Digamos, una variable categórica tiene n valores. La codificación única lo convierte en n variables, mientras que la codificación ficticia lo convierte en n-1 variables. Si tenemos k variables categóricas, cada una de las cuales tiene n...
Leí que ANOVA y la regresión lineal son lo mismo. ¿Cómo puede ser eso, considerando que la salida de ANOVA es algún valor de y algún valor de función del cual se concluye si las medias de muestra en las diferentes muestras son iguales o diferentes?pFFFppp Pero suponiendo que las medias no sean...
Estoy tratando con datos lineales con valores atípicos, algunos de los cuales están a más de 5 desviaciones estándar de la línea de regresión estimada. Estoy buscando una técnica de regresión lineal que reduzca la influencia de estos puntos. Hasta ahora, lo que hice fue estimar la línea de...
El coeficiente de una variable explicativa en una regresión múltiple nos dice la relación de esa variable explicativa con la variable dependiente. Todo esto, mientras 'controla' las otras variables explicativas. Cómo lo he visto hasta ahora: Mientras se calcula cada coeficiente, las otras...
¿Cómo son todas las versiones del mismo método estadístico
Estoy seguro de que tengo esto completamente envuelto alrededor de mi cabeza, pero no puedo entenderlo. La prueba t compara dos distribuciones normales usando la distribución Z. Es por eso que hay una suposición de normalidad en los DATOS. ANOVA es equivalente a la regresión lineal con variables...
Estoy completamente ciego y vengo de un fondo de programación. Lo que intento hacer es aprender el aprendizaje automático, y para hacer esto, primero necesito aprender sobre la regresión lineal. Todas las explicaciones en Internet que encuentro sobre este tema trazan primero los datos. Estoy...
Mi problema : recientemente conocí a un estadístico que me informó que las splines solo son útiles para explorar datos y están sujetas a un sobreajuste, por lo que no son útiles en la predicción. Prefería explorar con polinomios simples ... Como soy un gran admirador de las splines, y esto va en...
Durante el primer semestre de 2015 hice el curso de Machine Learning (por Andrew Ng, GREAT course). Y aprendí los conceptos básicos del aprendizaje automático (regresión lineal, regresión logística, SVM, redes neuronales ...) También he sido desarrollador durante 10 años, por lo que aprender un...
Estoy buscando una explicación intuitiva de la compensación de sesgo-varianza, tanto en general como específicamente en el contexto de la regresión
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...
¿Cómo puede ser útil un modelo de regresión si no conoce la función para la que está tratando de obtener los parámetros? Vi una investigación que decía que las madres que amamantaban a sus hijos tenían menos probabilidades de sufrir diabetes en el futuro. La investigación se realizó a partir de...
Aprendí en mi clase de modelos lineales que si dos predictores están correlacionados y ambos están incluidos en un modelo, uno será insignificante. Por ejemplo, suponga que el tamaño de una casa y el número de dormitorios están correlacionados. Al predecir el costo de una casa utilizando estos dos...
Todos estamos familiarizados con los estudios observacionales que intentan establecer un vínculo causal entre un predictor X no aleatorio y un resultado al incluir todos los posibles factores de confusión imaginables en un modelo de regresión múltiple. Al "controlar" todos los factores de...
Sé que me falta algo en mi comprensión de la regresión logística, y realmente agradecería cualquier ayuda. Hasta donde yo entiendo, la regresión logística supone que la probabilidad de un resultado '1' dadas las entradas, es una combinación lineal de las entradas, pasadas a través de una función...