Publication

Regression Diagnostics

Anthony Christopher Davison
2006

Résumé

Statistical diagnostics are used to help data analysts detect and find the source of any problems that may have arisen with the application of statistical procedures, and if possible to suggest remedies. Often they have two elements: a graph constructed to highlight potential difficulties and a numerical test statistic intended to help gauge their significance. Regression involves studying the dependence of one or a few variables on others and is perhaps the most widespread statistical activity. Consequently, regression diagnostics have been well studied and are incorporated into most statistical packages. Moreover, the general ideas that underlie them are useful much more widely, with close links to goodness of fit and robustness.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/cffd337d-f5fe-45ff-b156-f20e9d4901fb

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Anthony Christopher Davison
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Concepts associés (31)

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Inférence statistique

vignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.

Multinomial logistic regression

In statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).

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