CORExpress
O CORExpress desenvolve modelos de regressão e classificação modelos para regressão linear, regressão logística, análise discriminante linear e modelos de sobrevivência (regressão de Cox). Ele também lida com Multicolinearidade devido aos preditores correlacionados efetivamente mesmo com dados de alta dimensão (mais variáveis do que os casos).
Fabricante: Statistical Innovations
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O CORExpress melhora:
• Interpretação dos coeficientes de regressão
• Previsão fora da amostra
• Classificação
• Seleção de variáveis
O CORExpress desenvolve modelos de regressão usando métodos de regressão de componentes correlacionados (CCR). A CCR foi desenvolvida pelo Dr. Jay Magidson para estimar simultaneamente modelos de regressão e selecionar preditores de um número potencialmente grande de preditores candidatos. Modelos confiáveis são obtidos usando um algoritmo rápido que incorpora a validação cruzada de M-fold para otimizar os parâmetros de ajuste (quantidade de variáveis K e # Predictor P) de regularização. Modelos finais podem até incluir mais preditores do que os casos, o que é impossível com métodos de regressão tradicionais!
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