Oggetto: Quantile penalizzato e regressione epectile - Stato modificato in: RiconosciutoOggetto: Quantile penalizzato e regressione epectile - Lo stato è stato modificato in: InvestigativoQuantile penalizzato e regressione espettileCara squadra,
Due dei nostri clienti accademici hanno richiesto la regressione quantile ed epectile penalizzata
Cliente 1: Professor Dr Venkatesh, Università dell'Alleanza
Cliente 2: Professor Dr Abhijit, Myra School of Business
Attualmente questi non sono disponibili con JMP17.
Grazie
Murali
Modellazione statistica avanzataStatistiche e analisiOggetto: Quantile penalizzato e regressione epectile - Stato modificato in: NuovoL'ho diviso in due Jira.
Abbiamo ricevuto un'altra richiesta di regressione quantile penalizzata. Secondo lo sviluppatore, dovremmo implementare un nuovo metodo per fare ciò:
"Attualmente eseguiamo la regressione quantilica in genere utilizzando i minimi quadrati riponderati iterativamente. È possibile utilizzare IRLS e un trucco di aumento dei dati per eseguire il lazo per la regressione quantile, ma penso che il metodo del punto interno sia solitamente il metodo di riferimento per eseguire una regressione quantile penalizzata (specialmente se volessimo una penalità netta elastica). Quindi probabilmente dovremmo implementare un risolutore di punti interni se decidessimo di perseguire questo obiettivo."
Esplorazione della possibilità di implementazione in JMP 19.
Attualmente puoi eseguire la regressione attesa nella piattaforma non lineare. Non abbiamo visto altre richieste da aggiungere e non ha lo stesso slancio della regressione quantile. Ecco un documento , fornito dallo sviluppatore, che suggerisce che "la regressione epectile non è valida quanto la regressione quantile".
Oggetto: Quantile penalizzato e regressione epectile - Stato modificato in: Informazioni necessarie@Muralidhara puoi per favore fornire qualche informazione aggiuntiva? Per la regressione penalizzata è sufficiente LASSO oppure il cliente richiede anche Elastic Net e Ridge? Un'implementazione LASSO potrebbe essere relativamente semplice, ma Elastic Net e Ridge saranno più difficili, poiché probabilmente richiederebbero tecniche di ottimizzazione diverse non attualmente disponibili in JMP.
