Nuevo en estadística y aprendizaje automático y tomando algunos cursos en línea. Estoy tratando de entender la regresión logística con más detalles, y noté una diferencia en la fórmula entre el curso de Andrew Ng y el curso de aprendizaje estadístico de Stanford. A continuación publico una imagen...
Aunque los méritos de la selección de modelos por pasos se han discutido anteriormente, no me queda claro qué es exactamente " selección de modelos por pasos " o " regresión por pasos ". Pensé que lo entendía, pero ya no estoy tan seguro. Entiendo que estos dos términos son sinónimos (al menos en...
¿Alguien puede proporcionar una visión intuitiva de por qué es mejor tener una versión beta más pequeña? Para LASSO puedo entender que hay un componente de selección de características aquí. Menos características hacen que el modelo sea más simple y, por lo tanto, menos probable que se ajuste...
El artículo traza, por cada 100 mujeres que usan cierto tipo de método anticonceptivo, la cantidad de embarazos no planificados a lo largo del tiempo. https://www.nytimes.com/interactive/2014/09/14/sunday-review/unplanned-pregnancies.html?_r=0 En particular al final del artículo dicen: Los...
Supongamos que me gustaría acceder a la magnitud del efecto y significación entre el resultado Y y la variable X ajustado por factor de confusión Z . Mi pregunta es si hay alguna diferencia para determinar el tamaño del efecto y la importancia de X entre el siguiente escenario. poner variables y...
En la "Guía de un practicante de modelos lineales generalizados" en el párrafo 1.83 se afirma que: "En el caso particular de un GLM multiplicativo de Poisson, se puede demostrar que el reclamo de modelado cuenta con un término de compensación igual al logaritmo de la exposición que produjo...
A veces se dice que la regresión cuantil (QR) revela diferentes relaciones entre variables en diferentes cuantiles de la distribución. Por ejemplo, Le Cook et al. "Pensar más allá de la media: una guía práctica para el uso de métodos de regresión cuantil para la investigación en servicios de salud"...
Entiendo algunos de los muchos problemas de regresión gradual. Sin embargo, como un esfuerzo académico, suponga que quiero usar la regresión gradual para un modelo predictivo, y quiero comprender mejor los impactos que puede tener en el rendimiento. Dado un modelo lineal, por ejemplo, ¿realizar...
En todos los documentos forestales aleatorios (de regresión) que he leído, cuando llega el momento de reunir las predicciones de todos los árboles, tomamos el valor promedio como la predicción. Mi pregunta es ¿por qué hacemos eso? ¿Existe una justificación estadística para tomar el...
Esta pregunta parece lo suficientemente fundamental como para estar convencido de que se ha respondido aquí en alguna parte, pero no la he encontrado. Entiendo que si la variable dependiente en una regresión se distribuye normalmente, la probabilidad máxima y los mínimos cuadrados ordinarios...
Digamos que calculo la siguiente regresión lineal multivariada y=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ ϵy=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilon ¿Cómo puedo probar eso? β1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3? Sé que para probar si...
Soy nuevo en ML. Me informaron que la normalización L2 de la regresión de cresta no castiga la intercepción . Como en la función de costo: El término de normalización L2 solo suma de a , no de a . También leí
TLDR: ¿Las estrías de regresión de placa delgada tienen una interpretación probabilística / bayesiana? Dados pares de entrada-salida , ; Quiero estimar una función siguiente manera donde es una función del núcleo y es un vector de características de tamaño . Los coeficientes y se pueden...
La página de Wikipedia en R2 diceR2R2R^2 puede tomar un valor mayor que 1. No veo cómo esto es posible. Valores de R2R2R^2 fuera del rango 0 a 1 puede ocurrir donde se usa para medir la concordancia entre los valores observados y modelados y donde los valores "modelados" no se obtienen por...
Tengo dos predictores en un modelo de regresión logística binaria: uno binario y otro continuo. Mi objetivo principal es comparar los coeficientes de los dos predictores dentro del mismo modelo. Me he encontrado con la sugerencia de Andrew Gelman de estandarizar las variables de entrada de...
Supongamos que se ajusta a un modelo . ¿Existen implicaciones prácticas para la estimación del efecto de interacción si y x_2 están correlacionadas?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entiendo que podría haber problemas de colinealidad si x1x1x_1 y x2x2x_2 están...
Supongamos que observamos datos Y, XY,XY, X y me gustaría ajustar un modelo de regresión para E [YEl |X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]. Desafortunadamente,YYY a veces se mide con errores cuya media es distinta de cero. Dejar Z∈ { imparcial , sesgado }Z∈{unbiased,biased}Z \in \left\{\text{unbiased},...
Sé que esta es una pregunta tonta, ya que conozco la teoría de las variables instrumentales y la regresión en dos etapas. Aún así, nunca vi una respuesta clara a lo siguiente: suponga que tiene endogeneidad debido a una variable no observada correlacionada con uno de los regresores iniciales. La...
Considere la regresión lineal múltiple. Esta pregunta puede ser engañosamente simple, pero estoy tratando de entender intuitivamente por qué, por ejemplo, si tengo predictores X1 y X2, X1 * X2 puede capturar adecuadamente las interacciones entre estos predictores. Sé que los términos de...
Estoy tratando de entender la intuición detrás del arranque salvaje. ¿Qué está haciendo realmente? Necesito poder entender lo que está tratando de hacer en comparación con una regresión convencional. Mis datos tienen heterocedasticidad, y el método que uso hace 5000 repeticiones. ¿Cómo genera...