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- O que é regressão de Ridge em termos simples?
- O que uma regressão de cume faz?
- O que é regressão de cume versus regressão linear?
- Por que é chamado de regressão de Ridge?
O que é regressão de Ridge em termos simples?
A regressão de Ridge é um método de estimar os coeficientes de modelos de regressão múltipla em cenários em que as variáveis independentes são altamente correlacionadas. Foi usado em muitos campos, incluindo econometria, química e engenharia.
O que uma regressão de cume faz?
A regressão de cume visa reduzir o erro padrão, adicionando algum viés nas estimativas da regressão. A redução do erro padrão nas estimativas de regressão aumenta significativamente a confiabilidade das estimativas.
O que é regressão de cume versus regressão linear?
A regressão linear estabelece uma relação entre variável dependente (y) e uma ou mais variáveis independentes (x) usando uma linha reta de melhor ajuste (também conhecida como linha de regressão). A regressão de cume é uma técnica usada quando os dados sofrem de multicolinearidade (variáveis independentes são altamente correlacionadas).
Por que é chamado de regressão de Ridge?
A regressão de Ridge adiciona um parâmetro Ridge (K), da matriz de identidade à matriz de produtos cruzados, formando uma nova matriz (x`x + ki). Chama -se regressão de Ridge porque a diagonal de aqueles na matriz de correlação pode ser descrita como uma cordilheira.
