Acasă Adult69 23 tipuri de regresie

Adult69

23 tipuri de regresie

134

Aceasta contributie este din partea lui David Corliss. David invata o clasa pe acest subiect, oferind o descriere (foarte scurta) a 23 de metode de regresie in doar o ora, cu un exemplu si pachetul si procedurile utilizate pentru fiecare caz in parte.

Aici puteti verifica transmisia web facuta pentru Universitatea Centrala Michigan. Platforma de diapozitive se gaseste aici. Mai jos este transcrierea prezentarii. Daca cunoasteti alte tipuri de regresii, le puteti enumera in sectiunea de comentarii de mai jos. De exemplu, as adauga regresie liniara bucata, precum si regresie pe domenii neobisnuite (pe o sfera sau pe simplex.) Pentru mai multe despre regresie, faceti clic aici.

Sursa pentru imagine: regresie izotonica

Transcriere de prezentare

1 Vinderea rapida cu proceduri de regresie. David J Corliss, doctor, Universitatea de Stat Wayne, Fizica si Astronomie / Public Outreach

2 Schema de flux de selectie a modelului NINE-LINEAR LINEAR MIXT NON-PARAMETRIC

3 Decizie: Rezultat continuu sau discret PROC LOGISTIC PROC REG

4 Tip de regresie liniara simpla: Tip de regresie continua, liniara: continua, liniara Procedura generala de regresie cu o serie de optiuni, dar capacitati specializate limitate, pentru care au fost dezvoltate alte proceduri sau pachete Procedura generala de regresie cu o serie de optiuni, dar capacitati specializate limitate , pentru care au fost dezvoltate alte proceduri sau pachete Alegerea metodelor de selectie a variabilelor modelului (de exemplu, Forward, Backwards, Best Subsets), poate fi codificata pentru regresie polinomiala, instructiuni de model multiple si caracteristici de capacitate interactiva Alegerea metodelor de selectie a variabilelor modelului (de ex. Inainte, inapoi, cele mai bune subseturi), pot fi codificate pentru regresie polinomiala, instructiuni model multiple si caracteristici capacitate interactiva SAS = REG, R = functie lm, regres SAS = REG, R = lm functie, regres

5 Exemplu de regresie liniara simpla: Studenti fara adapost dupa stat Exemplu: Studenti fara adapost pe state Performanta solida a modelului in intervalul de la stari mici pana la cele fara adapost indica coerenta factorilor corelati cu numarul studentilor fara adapost r 2 = .652 Modelul procentului real – Procentul populatiei studentilor

6 Nevoi speciale de date: Probleme cu valori superioare Regresie robusta Tip de regresie: Continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Regresia robusta se realizeaza prin identificarea valorilor exterioare, limitarea influentei lor prin alocarea greutatilor si apoi efectuarea regresiei standard Regresiunea robusta se realizeaza prin identificarea valorilor exterioare, limitarea influenta lor prin alocarea greutatilor si apoi efectuarea regresiei standard Alegerea metodelor pentru depistarea exterioara, de exemplu, estimarea M, LTS, S si MM; Alegerea robusta a ANOVA a metodelor de detectare mai indepartata, de exemplu, estimarea M, LTS, S si MM; robust ANOVA SAS = ROBUSTREG, R = robustbase, robust SAS = ROBUSTREG, R = robustbase, robust

7 PROC ROBUSTREG Exemplu: Regresie de jurnal cu contururi ponderate Exemplu: Regresie jurnal-jurnal cu contoruri ponderate SAS / STAT ® 9.2 Ghidul utilizatorului, support.sas.com In regresie robusta, valorile exterioare nu trebuie luate in considerare: ponderile pot fi atribuite si incorporata in regresie

8 Nevoi speciale de date: Regresie de date conditionate in conditii de utilizare Reglarea tipurilor de regresie: Tip de regresie continua, liniara: Regresie continua, liniara, folosind procedura Gentleman-Givens, in loc sa colecteze produse de regresie, utilizand procedura Gentleman-Givens, in loc sa colectam produse incrucisate. date conditionate, in care erorile mici din date pot provoca erori mari in rezultate – mai exacte decat regresia simpla Pentru datele conditionate, unde erorile mici in date pot provoca erori mari in rezultate – mai exact decat regresia simpla SAS = ORTHOREG , R = dat SAS = ORTHOREG, R = dat

9 Exemplu de regresie de rotatie data: incadrarea unui polinomial de ordin superior Exemplu: montarea unui polinomiu de ordin superior SAS / STAT ® 9.2 Ghidul utilizatorului, support.sas.com Un exemplu de montare a unui polinom de 9 grade, unde trebuie distinse aproape de singularitati din cele adevarate

10 Nevoi speciale de date: Regresie de transformare cu transformare de date Tip de regresie: Tip de regresie continua, liniara: Regresie continua, liniara, cu o serie de transformari de date, inclusiv linii, spline, Box-Cox si alte forme non-liniare Regresie cu un numar de date transformari, inclusiv linii, spline, Box-Cox si alte forme non-liniare Suporta fixarea splines-urilor cu un grad specificat de utilizator si un numar de noduri; capabil de solutii intelepte Suporta fixarea splines-urilor cu un grad specificat de utilizator si un numar de noduri; capabil de solutii intelepte SAS = TRANSREG, R = reg, betareg SAS = TRANSREG, R = reg, betareg

11 Regresie cu transformare de date ampla: Regresie splina la o forma complexa Exemplu: Regresie splina la o forma complexa Spline utilizate pentru a se potrivi la un profil de linie spectrografica pentru a determina viteza radiala a gazului care erupe de la o stea

12 Tipuri de modele speciale: Modele liniare generale liniare generale Tip de regresie: continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Procedura de scop general pentru regresie continua a patratelor cu ajutorul variabilelor predictoare de clasificare, precum si continua Procedura generala pentru regresie continua a patratelor, utilizand variabile predictoare de clasificare la fel de continuu Desi este capabil de mai multe tipuri de modele si analize, o alta procedura este adesea mai buna pentru o sarcina specifica Desi este capabila pentru multe tipuri de modele si analize, o alta procedura este adesea mai buna pentru o sarcina specifica SAS = GLM, R = glm functie SAS = GLM, R = functie glm

13 Exemplu liniar general de linie: grupa de varsta ca variabila predictor categorica Exemplu: grup de varsta ca variabila de predictori categorice GLM folosita cu iesire in caseta si cu bataie. Prezentare generala a graficelor statistice ODS in SAS ® 9.3 Robert N. Rodriguez, SAS Institute Inc., Cary , Grupul de varsta NC Distributia raspunsului

14 Tipuri de modele speciale: dupa regresie cuantica cuantica Tipul de regresie: continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Regresie cuantica: in timp ce alte proceduri modeleaza media, regresia cuantica modeleaza medianul si alte cantile specificate pentru a oferi o imagine mai completa a variabilei de raspuns. Regresie cuantica: in timp ce alte proceduri modeleaza media, regresia cuantica modeleaza medianele si alte cantile specificate pentru a oferi o imagine mai completa a variabilei de raspuns Incertitudinile pentru cuantilele individuale pot fi estimate prin bootstrapping Incertitudinile pentru cuantilele individuale pot fi estimate prin bootstrapping SAS = QUANTREG , R = quantreg SAS = QUANTREG, R = quantreg

15 Exemplu de regresie cuantica: 5/10/25/50/75/90/95% Quantile Exemplu: 5/10/25/50/75/90/95% Quantile Un exemplu de regresie cuantica care demonstreaza mai multe detalii decat este posibil cu regresia obisnuita Regresie cuantica cu PROC QUANTREG Peter L. Flom, Peter Flom Consulting, New York, NY Greutate prognozata la nastere prin cresterea in greutate materna

16 Tipuri de modele speciale: PLS, PCA Regresie Patrate cele mai mici patrate si componente principale Tipul de regresie: Continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Partial Square Least Square si Component principal Regresiunea componentelor: variabilele predictor si raspuns sunt proiectate intr-un sistem nou de coordonate, posibil cu reducere complexitate Patrate minime partiale si regresie principala a componentelor: variabilele predictor si raspuns sunt proiectate intr-un sistem nou de coordonate, posibil cu complexitate redusa Sustine regresie de rang redusa cu validare incrucisata a numarului de componente. = PLS, R = pls SAS = PLS, R = pls

17 Patrate minime partiale / componente principale Exemplu: diagrama de importanta variabila Exemplu: diagrama de importanta variabila Variabilele componente principale derivate din variabilele originale, observate Regresie cantilica cu PROC QUANTREG Peter L. Flom, Peter Flom Consulting, New York, NY

18 Tipuri de modele speciale: Tip de regresie a studiului de regresie a sondajului de date: continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Capacitati speciale pentru analiza in prezenta caracteristicilor comune ale datelor de sondaj, inclusiv stratificare, grupare si ponderare Capacitati speciale de analiza in prezenta sondajului comun caracteristici de date, incluzand stratificarea, gruparea si ponderarea Suporta mai multe metode pentru prelevarea de probe si estimarea erorii de esantionare folosind fie serii Taylor, fie unitati de esantion primar Sustine mai multe metode pentru prelevarea de probe si estimarea erorii de esantionare folosind fie serie Taylor, fie unitati de proba primara SAS = SURVEYREG, R = sondaj SAS = SURVEYREG, R = sondaj

19 Exemplu de regresie a sondajului: Regresie cu esantionare stratificata Exemplu: Regresie cu esantionare stratificata Exemplu de iesire din aplicatie la datele sondajului, cu statistici sumare si parametri de model PROC SURVEYREG sas.support.com, exemplu 98.4 Informatii despre straturi Indice stratificativ StateRegionN ObsPopulare TotalProsantaj Rata de esantionare 1Iowa%% 4Nebraska% Teste de efecte de efect EfectNum DFF ValuePr> F Model Intercept FarmArea Nota: Gradul de libertate al numitorului pentru testele F este 14. Coeficientii de regresie estimati ParametruEstimare standard de eroare ValoarePr> | t | Intercept FarmArea Covarianta coeficientilor de regresie estimata InterceptFarmArea Intercept FarmArea

20 Tipuri de modele speciale: PH pe date de sondaj Pericole proportionale cu date de sondaj Tipul de regresie: continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Realizeaza modelarea riscurilor proportionale Cox pe datele sondajului cu trunchi, sprijinind stratificarea, gruparea si ponderarea Realizeaza modelarea Cox proportional cu pericol pe sondaj date cu trunchiere, sustinerea stratificarii, gruparea si ponderarea Realizeaza estimarea variatiei in functie de parametrii modelului din seria Taylor, BRR sau Jackknife Realizeaza estimarea variatiei in functie de parametrii modelului de catre seria Taylor, BRR sau Jackknife SAS = SURVEYPHREG, R = sondaj SAS = SURVEYPHREG, R = sondaj

21 Pericole proportionale cu date de sondaj Exemplu: Esantionare stratificata cu date trunchiate Exemplu: Esantionare stratificata cu date trunchiate Exemplu de iesire pentru regresie proportionala a riscurilor pe datele sondajului cu trunchiere: statistici sumare si parametri model PROC SURVEYPHREG sas.support.com, exemplu 97.2 Analiza maximului Estimarea probabilitatii ParametruDFEstimateStandard Errort ValuePr> | t | Raportul de pericol BodyWeight Fum Smoke Smoke Fum tip III Teste de efecte ale modelului EfectNum DFDen DFF ValuePr> F BodyWeight Fum Label EstimareEstimateStandard ErrorDFt ValuePr> | t | Randul exponentiat

22 Special Model Types: Categorical Regression on Categorical Data Regression Type: Continuous, linear Regression Type: Continuous, linear A generalization of continuous methods to categorical data, performs linear regression and other analyses on data than can be expressed in a contingency tables A generalization of continuous methods to categorical data, performs linear regression and other analyses on data than can be expressed in a contingency tables Supports both ordinary and logistic regression, log- linear and repeated measures Supports both ordinary and logistic regression, log- linear and repeated measures SAS = CATMOD, R = catdata, vgam SAS = CATMOD, R = catdata, vgam

23 Regresie asupra esantionului de date categorice: date ale lui Bartlett, nr. Exemplu de interactiune cu 3 variabile: date ale lui Bartlett, nr. Interactiune cu 3 variabile Exemplu de iesire din regresie pe date categorice, cu statistici sumare si parametri de model PROC CATMOD sas.support.com, exemplu 28.

4 Date Rezumat Lungime de Raspuns * Timp * Stare Niveluri de Raspuns8 Greutate VariabilaTopulari1 Set de dateBARTLETT Frecventa totala960 Frecventa lipsa0Observari8 Profiluri de raspuns ResponseLengthTimeStatus Probabilitate maxima Analiza variatiei SursaDFChi-SquarePr> ChiSq Lungime Durata Lungime * Timp Stare148.94 <.0001 .1.1. 01 <.0001 Raportul de probabilitate

24 Tipuri de modele speciale: Optimizare complexa Raspuns la suprafata de regresie Tipul de regresie: Regresie continua, liniara Tip: Regresie liniara continua, liniara pentru montarea modelelor de suprafata cu raspunsuri quadratice – un tip de model liniar general care identifica unde valorile optime de raspuns apar mai eficient decat regresia obisnuita sau Regresie liniara GLM pentru montarea modelelor de suprafata de raspuns quadratice – un tip de model liniar general, care identifica unde valorile de raspuns optime apar mai eficient decat regresia obisnuita sau iesirea GLM afiseaza suprafata de raspuns si identifica creste cu raspuns optim Rezultatul afiseaza suprafata de raspuns si identifica creste ale raspuns optim SAS = RSREG, R = rsm SAS = RSREG, R = rsm

25 Exemplu de regresie a suprafetei de raspuns: o suprafata de raspuns cu solutie optima Exemplu: o suprafata de raspuns cu solutie optima Un exemplu de suprafata de raspuns cu solutia optima gasita la minimum; Minimele multiple si maxime sunt posibile regresie cuantica cu PROC QUANTREG Peter L. Flom, Peter Flom Consulting, New York, NY

26 Tipuri de modele speciale: Analiza de supravietuire de timp pana la esec Tipul de regresie: Continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara Modele de timp pana la datele de esec ca o combinatie liniara de predictori si un termen de perturbare aleatoriu, care poate fi descris de multe distributii diferite Modele de timp pana la datele de defectiune ca o combinatie liniara de predictori si un termen de perturbare aleatoriu, care poate fi descris de multe distributii diferite. Suporta date de analiza de supravietuire standard cenzurate la dreapta, la stanga, ambele sau niciunul nu accepta datele de analiza de supravietuire standard cenzurate la dreapta, la stanga, ambele sau nici SAS = LIFEREG, R = supravietuire SAS = LIFEREG, R = supravietuire

27 Exemplu de analiza de supravietuire: un model cumulativ de pericol Exemplu: un model de risc cumulativ Acest exemplu descrie logistica-logistica fata de regresia cuantica a pericolului cumulativ Kaplan-Meier cu PROC QUANTREG Peter L. Flom, Peter Flom Consulting, New York, NY

28 Tipuri de modele speciale: Risc de dependenta de timp Pericole proportionale Tip de regresie: Tip de regresie continua, liniara: Modelare continua, liniara Cox proportionala a riscurilor, in cazul in care cresterea unitatii intr-un predictor inmulteste riscul cu un factor determinat de modelul Cox Pericole proportionale modelarea, in cazul in care cresterea unitatii intr-un predictor inmulteste riscul cu un factor determinat de model Suporta modele de riscuri proportionale cu date cenzurate pe dreapta, stanga, ambele sau nici una, selectia variabila prin metode multiple incl. cea mai buna submultime Suporta modele de riscuri proportionale cu date cenzurate pe dreapta, stanga, ambele sau nici una, selectie variabila prin mai multe metode incl. cel mai bun subset SAS = PHREG, R = coxph SAS = PHREG, R = coxph

29 Exemplu de model de pericole proportionale: model cu predictori dependenti de timp Exemplu: model cu predictori dependenti de timp Exemplu de iesire dintr-un model de riscuri proportionale, cu statistici sumare si parametri de model

30 Tipuri de modele speciale: Rezultate simultane Modele de ecuatii structurale Tip de regresie: Continua, liniara Tip de regresie: continua, liniara In modelarea ecuatiei structurale, o combinatie liniara de predictori descrie un vector egal cu o combinatie liniara a variabilelor de rezultat In modelarea ecuatiei structurale, un liniar combinatie de predictori descrie un vector egal cu o combinatie liniara de variabile de rezultat Suporta variabile latente, regresie multipla si multivariata, analiza de cale si corelatie canonica Suporta variabile latente, regresie multipla si multivariata, analiza de cale si corelatie canonica SAS = CALIS, R = sem SAS = CALIS, R = sem

31 Exemplu de model de ecuatie structurala: Relatii liniare intre incarcari de factori Exemplu: Relatii liniare intre incarcari de factori Exemplu de iesire dintr-un model de ecuatie structurala, cu matrici ale parametrilor modelului

32 Rezultate discrete: Regresie logistica simpla Tip de regresie: rezultate binare si ordinale, tip liniar de regresie: rezultate binare si ordinale, liniare Procedura generala pentru regresie logistica cu o serie de optiuni; alte proceduri pot oferi mai multe capabilitati pentru tipuri specifice de modele discrete Procedura generala pentru regresia logistica cu o serie de optiuni; alte proceduri pot oferi mai multe capabilitati pentru tipuri specifice de modele discrete Suporta multe metode de selectie variabila a modelului si teste de diagnostic Suporta multe metode de selectie variabila a modelului si teste de diagnostic SAS = LOGISTIC, R = functia glm SAS = LOGISTIC, R = functie glm

33 Rezultate discrete: Regresie logistica simpla Exemplu de date si iesire dintr-un model de regresie logistica, cu statistici sumare si parametri model Date: IDRE / UCLA

34 Rezultate discrete: Modele liniare generale generalizate Tipul de regresie: rezultate discrete, liniara Tip de regresie: rezultate discrete, liniare Modele liniare generalizate cu rezultate discrete, adecvate atunci cand datele nu sunt in mod normal distribuite sau variatia nu este aceeasi pentru toate observatiile Modele liniare generalizate cu rezultate discrete, adecvate in cazul in care datele nu sunt in mod normal distribuite sau variatia nu este aceeasi pentru toate observatiile Sustine regresia Poisson si masurile repetate sustine regresia Poisson si masurile repetate SAS = GENMOD, R = functia glm SAS = GENMOD, R = functia glm

35 Rezultate discrete: Modele liniare generale generalizate Exemplu de iesire dintr-un model de regresie liniara generala a unui rezultat discret, cu statistici sumare si parametri de model

36 Rezultate discrete: Probabilitate de rezultat Modele PROBIT Modele de regresie: rezultate discrete, linii de tip Regresiune: rezultate discrete, liniare Modifica probabilitatea ca o observatie sa aiba un rezultat anume Modifica probabilitatea ca o observatie sa aiba un rezultat anume Sustine probit, logit, ordinal logistica si valoare extrema / gompit Suporta probit, logit, ordinal logistic si valoare extrema / gompit SAS = PROBIT, R = glm, family = binomial (link = “probit”) SAS = PROBIT, R = glm, family = binomial ( link = “probit”)

37 Rezultate discrete: Probabilitate de rezultat Modele PROBIT Exemple de date si rezultate dintr-un model PROBIT, cu statistici rezumative si parametri model

38 Modele neliniare: Modele generale neliniare Tip de regresie: neliniara Tip de regresie: neliniara Realizeaza regresia neliniara cu variabila dependenta impartita intr-o componenta medie si o componenta de eroare (aleatorie); procesul este iterativ Realizeaza regresia neliniara cu variabila dependenta impartita intr-o componenta medie si o componenta de eroare (aleatorie); procesul este iterativ Suporta abrupt-descend, Newton, modificat metode Gauss- Newton si Marquardt Suporta abrupt-descend, Newton, modificat Gauss- Newton si Marquardt metode SAS = NLIN, R = nls functie, nleqslv SAS = NLIN, R = nls functie, nleqslv

39 Modele neliniare Exemplu: montarea unui model la o curba complexa Exemplu: montarea unui model la o curba complexa In acest exemplu, observatiile sunt distribuite in mod normal despre o functie neliniara – in acest caz, o unda Morlet

40 Modele neliniare: Efecte mixte Modele cu efecte mixte non-liniare Tipul de regresie: neliniara Tip de regresie: neliniara Realizeaza regresia neliniara in care componentele medii si erorile variabilei dependente sunt neliniare; procedeul foloseste o serie de extindere a seriei Taylor despre zero Efectueaza regresia neliniara in care atat media cat si erorile componente ale variabilei dependente sunt neliniare; procesul foloseste o expansiune a seriei Taylor despre zero Suporta distributiile normale, binomiale si Poisson si capacitatea de programare a unei distributii generale Suporta distributii normale, binomiale si Poisson si capacitatea de a programa o distributie generala SAS = NLMIXED, R = nlme SAS = NLMIXED, R = nlme

41 Modele cu efecte mixte neliniare Exemplu: complotul profilului copacilor in timp Exemplu: Diagrama profilului arborilor in timp In acest exemplu, variabilitatea formei arborilor observati creste in timp

42 Mixare liniara: Efecte fixe si aleatorii Modele mixte Tip de regresie: efecte liniare, fixe si aleatorii Tip de regresie: efecte liniare, fixe si aleatorii Efecteaza regresia liniara folosind o combinatie liniara de efecte fixe adaugate la o a doua combinatie liniara de efecte aleatorii Realizeaza regresie liniara utilizarea unei combinatii liniare de efecte fixe adaugate la o a doua combinatie liniara de efecte aleatorii Sustine masuri repetate in studiile longitudinale; deosebit de util pentru tratarea datelor lipsa Sustine masuri repetate in studii longitudinale; deosebit de util pentru tratarea datelor lipsa SAS = MIXED, R = lme4, coxme SAS = MIXED, R = lme4, coxme

43 Modele liniare cu efecte mixte Exemplu: Masuri repetate Exemplu: Masuri repetate Exemplu de model cu efecte mixte, care incorporeaza atat efecte fixe cat si aleatorii pentru a imbunatati puterea predictiva

44 Linear Mixed: General General Mixed Models Regress Type: linear linear Mix Tip de regresie: mixt liniar Generalizarea modelelor mixte pentru a permite efecte aleatorii distribuite in mod normal si termeni de eroare non-normali Generalizarea modelelor mixte pentru a permite efecte aleatorii distribuite normal si non-normale Termeni de eroare Suporta modele de potrivire la date corelate sau unde variabilitatea nu este constanta Suporta modelele de potrivire la date corelate sau unde variabilitatea nu este constanta SAS = GLIMMIX, R = lme4 SAS = GLIMMIX, R = lme4

45 Modele mixte generale Exemplu: Efecte aleatorii incrucisate Exemplu: Efecte aleatorii incrucisate LOESS cu analize de efecte aleatorii incrucisate in reproducere intr-o populatie izolata, permitand generalizarea tuturor populatiilor

46 Modele non-parametrice: Regresie locala localizata Tipul de regresie: liniara, non-parametrica Tip de regresie: liniara, non-parametrica Dezvolta un model care foloseste regresia non-parametrica pe segmente de date si calculeaza limitele de incredere pentru dezvolta un model folosind regresie non-parametrica la segmente de date si calculeaza limitele de incredere pentru rezultat; calcul intensiv rezultatul; calculativ intensiv Suporta variabile dependente multiple, predictori multidimensionali si interpolare folosind kd tree Acorda multiple variabile dependente, predictori multidimensionali si interpolare folosind arbori kd SAS = LOESS, R = locfit SAS = LOESS, R = locfit

47 Exemplu de regresie locala: Periodicitati in date meteorologice Exemplu: Periodicitati in datele meteo In acest exemplu, Regresia locala este utilizata pentru a identifica periodicitatile potentiale la 12 si 42 de luni

48 Modele neparametrice: Modele aditive generalizate aditiv Tipul de regresie: liniara, non-parametrica Tip de regresie: liniara, non-parametrica Modele aditive generalizate, cu mai multi independenti independenti care nu sunt parametri; netezirea univariata ofera detalii mai fine decat este posibil, cu procedura LOESS intelepta Modele de aditivi generalizate, cu mai multi predictori independenti non-parametrici; netezirea univariata ofera detalii mai fine decat este posibil cu procedura LOESS, care nu este parametrica, suporta modele non-parametrice si semi-paramentrice, predictori multidimensionali Sustine modele non-parametrice si semi-paramentrice, predictori multidimensionali SAS = GAM, R = gam SAS = GAM, R = gam

49 Exemplu de model aditiv: suprafata de raspuns segmentata Exemplu: suprafata de raspuns segmentata Model aditiv folosit pentru a se potrivi cu o suprafata de raspuns complexa, fara pierderi de detalii datorita unei montari adecvate in regresie locala

Resurse de top DSC

Articol: Diferenta dintre invatarea masinilor, stiinta datelor, AI, Deep Learnin …
Articolul: Ce este stiinta datelor? 24 Articole fundamentale care raspund la aceasta intrebare
Articol: Ghidul autostopului pentru stiinta datelor, invatarea masinii, R, Python
Tutorial: Fisa Cheat pentru Stiinta Datelor
Tutorial: Cum sa deveniti un om de stiinta a datelor – pe cont propriu
Tutorial: automatizare de tehnologie de ultima generatie cu HDT
Categorii: Stiinta datelor – Invatare automata – AI – IoT – Invatare profunda
Instrumente: Hadoop – DataViZ – Python – R – SQL – Excel
Tehnici: clustering – regresie – SVM – plase neuronale – ansambluri – arbori de decizie
Link-uri: foi de inselaciune – carti – evenimente – seminarii – tutoriale – instruire – stiri – locuri de munca
Link-uri: Anunturi – Sondaje salariale – Seturi de date – Certificare – Feed RSS – Despre noi
Newsletter: Inregistrare – Editii anterioare – Sectiune numai pentru membri – Cautare de continut – Pentru bloggeri
DSC pe: Ning – Twitter – LinkedIn – Facebook – GooglePlus

Urmariti-ne pe Twitter: @DataScienceCtrl | @AnalyticBridge

23 tipuri de regresie

Populare

Afacere proprie, angajat la stat sau angajat la privat? Pro &...

Cum alegi cel mai bun brad de Crăciun?

Afla cum iti poti lansa o mica afacere folosind un spatiu...

Top 10 cele mai supraevaluate filme din toate timpurile

10 regizori care au facut un film de groaza si au...

10 documentare care au schimbat perceptia publicului

Top 10 interviuri controversate cu celebritati din toate timpurile

Top 10 cele mai memorabile momente ale premiilor Oscar

Cum se schimba viata atunci cand intri in cercurile sociale ale...

10 povesti ciudate din lumea rap pe care sa le cunosti