Dans la capture d`écran ci-dessus, vous pouvez voir deux modèles avec une valeur de 71,3% et 84,32%. Apparemment, le deuxième modèle est meilleur que le premier. Les modèles avec des valeurs faibles, cependant, peuvent toujours être utiles parce que le R2 ajusté est sensible à la quantité de bruit dans vos données. En tant que tel, comparez uniquement cet indicateur de modèles pour le même jeu de données que de le comparer entre différents jeux de données. Salut Ahmad, le choix du meilleur modèle de régression est une tâche très importante. Dans les statistiques, nous appelons cette spécification de modèle de processus. J`ai écrit un billet de blog entier à ce sujet qui vous aidera. Spécification du modèle: choix du modèle de régression correct • modèles utilisés dans le développement du système – étant donné que les techniques d`essai reposent sur des modèles utilisés pour développer ce système, elles régiront dans une certaine mesure les techniques d`essai qui peuvent être utilisées. Si la spécification contient un diagramme de transition d`État, le test de transition d`État serait une bonne technique à utiliser. Oui, faites l`ANOVA à deux voies. Si vous trouvez que l`une ou les deux variables indépendantes sont significatives, effectuez le test post-hoc.
Comparé à son prédécesseur, le 2018 iPad a un processeur plus récent et plus rapide et offre un soutien pour le crayon Apple, mais malheureusement, vous aurez à débourser un $100 supplémentaire pour en acheter un. Je ne peux pas te remercier assez pour ton Conseil. Je vais refaire l`analyse à l`aide de la régression ordinale. La raison en est que si vous choisissez un sous-ensemble basé sur une estimation de performance basée sur un échantillon fixe de données (par exemple AIC, BIC, validation croisée, etc.), le critère de sélection aura une variance finie et il est donc possible de surajuster le critère de sélection lui-même . En d`autres termes, pour commencer à minimiser le critère de sélection, les performances de généralisation s`amélioreront, mais il viendra un point où plus vous réduisez le critère de sélection, la plus mauvaise généralisation devient. Si vous êtes malchanceux, vous pouvez facilement vous retrouver avec un modèle de régression qui fonctionne pire que celui que vous avez commencé avec (c.-à-d. un modèle avec tous les attributs). Outre la satisfaction de l`hypothèse de régression linéaire de la linéarité des variables dépendantes et indépendantes, une autre raison de choisir des modèles logarithmiques est que ces modèles sont cohérents avec la théorie de «pas d`illusion d`argent».
«Aucune illusion d`argent» est une théorie microéconomique, selon laquelle, s`il y a une augmentation des revenus et des prix dans la même mesure, alors la quantité demandée d`un produit reste la même. Cependant, il s`agit d`un point de débat parmi les économistes. Il est tout à fait probable que, à court terme, «l`illusion d`argent» existe réellement (en raison du manque de sensibilisation et de vigilance liés à la valeur réelle et nominale des biens et des services) et il a un impact sur la consommation agrégée. Cependant, à plus long terme, «illusion d`argent» s`estompe résultant en «aucune illusion d`argent» et la demande globale revient aux niveaux précédents. De même, un autre exemple est l`état matrimonial: jamais marié, actuellement marié, divorcé, séparé ou veuf. Sonne comme vous devriez commencer avec la régression linéaire OLS et voir si vous pouvez obtenir un bon ajustement. C`est là que je commencerais. Cette analyse évalue les paramètres en minimisant la somme des erreurs quadratiques (SSE). Les modèles linéaires sont les plus courants et les plus simples à utiliser. Si vous avez une variable dépendante continue, la régression linéaire est probablement le premier type que vous devez considérer.
Salut, ils pourraient si vous pouvez montrer que le lasso correspond à un meilleur modèle que les OLS. En général, vous utilisez le lasso lorsque vous avez une multicolinéarité. Il introduit un peu de biais pour réduire la variance. Cela peut être utile dans certains scénarios. Je n`ai aucune idée si cela produira un meilleur modèle pour vos données, mais vous pouvez lui donner un essai! Si elle ne produit pas un meilleur modèle, il ne vaut pas la peine de faire. Avant de vous lire, nous allons nous assurer que nous parlons de la même SSE. Sur Wikipedia, SSE fait référence à la somme des erreurs quadratiques. Cependant, dans certains manuels statistiques, SSE peut se référer à la somme expliquée des carrés (l`exact opposé). Donc pour l`instant, supposons que SSE se rapporte à la somme des erreurs quadratiques.
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