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Modèle probit bivarié

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L`analyse bivariée peut être comparée à une analyse univariée dans laquelle une seule variable est analysée. [1] comme l`analyse univariée, l`analyse bivariée peut être descriptive ou inférentielle. C`est l`analyse de la relation entre les deux variables. [1] l`analyse bivariée est un cas spécial simple (deux variables) d`analyse multivariée (où plusieurs relations entre plusieurs variables sont examinées simultanément). [1] l`analyse bivariée peut être utile pour tester des hypothèses simples d`association. L`analyse bivariée peut aider à déterminer dans quelle mesure il devient plus facile de connaître et de prédire une valeur pour une variable (éventuellement une variable dépendante) si nous connaissons la valeur de l`autre variable (peut-être la variable indépendante) (voir aussi corrélation et simple linéaire régression). [2] pour calculer une régression qui est moins tres pour les valeurs aberrantes, il faut utiliser un modèle robuste. Cela se fait dans Seaborn en utilisant robuste = true dans les fonctions de traçage, ou dans statsmodels en remplaçant l`utilisation des OLS par un «modèle linéaire robuste», statsmodels. Formula.

API. RLM (). Figure 4: Résumé du modèle capturant le GCV $R ^ $2 (axe des ordonnées à gauche et ligne noire solide) en fonction du nombre de termes retenus (axe des abscisses) qui est basé sur le nombre de prédicteurs utilisés pour faire ces termes (axe y du côté droit). Pour ce modèle, 37 termes de non-interception ont été retenus et reposent sur 26 prédicteurs. Toutes les conditions supplémentaires retenues dans le modèle, au-delà de ces 37, se traduit par moins de 0,001 amélioration dans le GCV $R ^ $2. L`analyse bivariée est l`une des formes les plus simples d`analyse quantitative (statistique). [1] il s`agit de l`analyse de deux variables (souvent signalées par X, Y), dans le but de déterminer la relation empirique entre eux. [1] nous pouvons adapter un modèle MARS avec le paquet de terre. Par défaut, terre:: Earth () évaluera tous les noeuds potentiels sur toutes les caractéristiques fournies, puis élaguera le nombre optimal de noeuds en fonction d`un changement attendu (pour les données d`entraînement) de moins de 0,001. Ce calcul est effectué par la procédure de validation croisée généralisée (statistique GCV), qui est un raccourci de calcul pour les modèles linéaires qui génère une valeur d`erreur qui se rapproche de la validation croisée d`un congé (voir ici pour les détails techniques). La méthode de tracé pour les objets de modèle MARS fournit des performances pratiques et des tracés résiduels.

La figure 4 illustre le diagramme de sélection du modèle qui graphique le GCV (axe des ordonnées à gauche et ligne noire unie) en fonction du nombre de termes retenus dans le modèle (axe des abscisses) qui sont construits à partir d`un certain nombre de prédicteurs d`origine (axe des ordonnées à droite). Les pointillés verticaux alignés à 37 nous indiquent le nombre optimal de termes non interceptés retenus lorsque les augmentations marginales de GCV sont inférieures à 0,001. Les modèles MARS par terre:: Earth () incluent une routine de sélection des fonctions d`élimination descendante qui examine les réductions de l`estimation d`erreur du GCV à mesure que chaque prédicteur est ajouté au modèle. Cette réduction totale est utilisée comme mesure d`importance variable (valeur = “GCV”). Puisque MARS inclura et exclut automatiquement les termes pendant le processus d`élagage, il effectue essentiellement la sélection automatisée des fonctionnalités. Si un prédicteur n`a jamais été utilisé dans l`une des fonctions de base de MARS dans le modèle final (après l`élagage), il a une valeur d`importance de zéro.