Questions tagged «predictor»

使用LARS [1]与使用坐标下降来拟合L1正则化线性回归有什么优缺点？ 我主要对性能方面感兴趣（我的问题往往有N成千上万且p小于20。）但是，任何其他见解也将受到赞赏。 编辑：自从我发布问题以来，chl亲切地指出了Friedman等人的论文[2]，其中坐标下降比其他方法快得多。如果是这样，作为执业医生，我是否应该忘掉LARS来支持协调下降？ [1]埃弗隆·布拉德利；海蒂·特雷弗；约翰·斯通，伊恩和蒂布希拉尼·罗伯特（2004）。“最小角度回归”。统计年鉴32（2）：第407-499页。 [2] Jerome H. Friedman，Trevor Hastie，Rob Tibshirani，“通过坐标下降的广义线性模型的正则化路径”，《统计软件》，第1卷。33，第1期，2010年2月。

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

主要编辑：到目前为止，我要非常感谢Dave＆Nick的回答。好消息是我开始工作了（原理是从海德曼教授的批量预测职位上借来的）。合并未完成的查询： a）如何增加auto.arima的最大迭代次数-似乎在有大量外生变量的情况下，auto.arima在达到最终模型之前达到了最大迭代次数。如果我误解了，请纠正我。 b）来自尼克的一个答案强调，我对小时间隔的预测仅从这些小时间隔中得出，不受当天早些时候发生的事件的影响。我的直觉来自于处理这些数据，告诉我这通常不会引起重大问题，但是我愿意就如何处理这些问题提出建议。 c）Dave指出，我需要一种更为复杂的方法来识别我的预测变量周围的提前/滞后时间。是否有人在R中使用编程方法有经验？我当然希望会有局限性，但是我想尽我最大的努力来开展这个项目，我毫不怀疑这也一定会对其他人有用。 d）新查询但与手头任务完全相关-选择订单时auto.arima是否考虑回归因素？ 我正在尝试预测商店的造访。我要求能够考虑到假期，leap年和零星事件（主要是离群值）；在此基础上，我发现ARIMAX是我最好的选择，它使用外生变量尝试对多个季节以及上述因素进行建模。 每小时24小时记录一次数据。事实证明这是有问题的，因为我的数据中有零个数字，尤其是在一天中访问量很少的时间，有时甚至在商店刚开业时根本没有访问量。而且，营业时间相对不稳定。 而且，将一个完整的时间序列作为一个具有3年以上历史数据的时间序列进行预测时，计算时间非常庞大。我认为通过将一天中的每个小时作为单独的时间序列进行计算，可以使其速度更快，并且在一天中较忙的时间进行测试似乎可以产生更高的准确性，但事实又证明，早/晚时间的问题是持续访问。我相信使用auto.arima将使过程受益，但是在达到最大迭代次数之前（因此使用手动拟合和maxit子句），它似乎无法收敛于模型。 我曾尝试通过创建一个当访问量= 0时的外生变量来处理“丢失”数据。同样，这对于一天中繁忙的时间（当唯一的无人访问时间是商店关门时）非常有用。在这些情况下，外生变量似乎可以成功地处理此问题，从而进行前瞻性预测，并且不包括前一天关闭的影响。但是，我不确定如何使用此原理来预测商店开张但并不总是会造访的安静时间。 在Hyndman教授关于R中的批量预测的帖子的帮助下，我试图建立一个循环来预测24系列，但它似乎不想从下午1点开始进行预测，也无法弄清原因。我得到“ optim中的错误（init [mask]，armafn，method = optim.method，hessian = TRUE ：：非有限有限差分值[1]”），但是由于所有系列的长度均相等，因此我基本上在使用同一矩阵，我不明白为什么会这样，这意味着矩阵不是全等级的，不是吗，如何用这种方法避免这种情况？ https://www.dropbox.com/s/26ov3xp4ayig4ws/Data.zip date() #Read input files INPUT <- read.csv("Input.csv") XREGFDATA <- read.csv("xreg.csv") #Subset time series data from the input file TS <- ts(INPUT[,2:25], f=7) fcast <- matrix(0, nrow=nrow(XREGFDATA),ncol=ncol(TS)) #Create matrix of exogenous variables …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

为什么在遗传关联研究中将年龄和年龄平方作为协变量？如果已将年龄确定为重要协变量，我可以理解其用法，但我对年龄平方的使用感到迷惑。

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics 

我有一个具有因变量和自变量的数据集。两者都不是时间序列。我有120个观察结果。相关系数为0.43 经过此计算后，我为两个变量添加了一个列，每12个观察值的平均值，结果得到2个新列，包含108个观察值（对）。这些列的相关系数为0.77 看来我以这种方式改善了相关性。可以这样做吗？我是否通过使用平均值提高了自变量的解释能力？

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

我正在考虑一个问题，该问题是使用线性回归来预测客户的对数（支出）。 我正在考虑将哪些功能用作输入，并想知道将变量的百分位数用作输入是否可以。 例如，我可以将公司收入用作输入。我想知道的是，我是否可以使用公司收入百分比来代替。 另一个示例是分类行业分类器（NAICS）-如果我要查看每个NAICS代码的中位数支出，然后将每个NAICS代码分配给一个“ NAICS百分位数”，那将是我可以使用的有效解释变量吗？ 只想知道使用百分位数时是否有任何需要注意的问题？它在某种程度上等同于一种要素缩放吗？

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

因此，我进行了16次试验，试图使用汉明距离从生物特征中鉴定一个人。我的阈值设置为3.5。我的数据如下，只有试验1为“真阳性”： Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12 0.37 13 0.66 14 0.39 15 0.44 16 0.39 我的困惑是，我真的不确定如何根据此数据制作ROC曲线（FPR与TPR或FAR与FRR）。哪一个都不重要，但是我只是对如何进行计算感到困惑。任何帮助，将不胜感激。

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