Вопросы с тегом «predictor»

Относится к переменным, используемым в модели для прогнозирования ответа. Этот тег также можно использовать дляXпеременные в объяснительном и описательном моделировании, а не только в прогнозном моделировании. Эта же конструкция имеет множество имен в разных контекстах, в том числе: независимая переменная, независимая переменная, переменная регрессора, ковариата и т. Д. Этот тег может использоваться для любого из этих синонимичных терминов.

6
В чем разница между оценкой и прогнозом?
Например, у меня есть данные о прошлых потерях, и я рассчитываю экстремальные квантили (величина риска или вероятная максимальная потеря). Полученные результаты предназначены для оценки потерь или их прогнозирования? Где можно провести черту? Я смущен.
4
Должны ли «сохраняться» ковариаты, которые не являются статистически значимыми при создании модели?
У меня есть несколько ковариат в моем расчете для модели, и не все из них являются статистически значимыми. Должен ли я удалить те, которые не являются? Этот вопрос обсуждает это явление, но не отвечает на мой вопрос: как интерпретировать незначительный эффект ковариаты в ANCOVA? В ответе на этот вопрос нет …
2
Когда и как использовать стандартизированные объясняющие переменные в линейной регрессии
У меня есть 2 простых вопроса о линейной регрессии: Когда рекомендуется стандартизировать объясняющие переменные? Как только можно выполнить оценку с использованием стандартизированных значений, как можно прогнозировать с помощью новых значений (как следует стандартизировать новые значения)? Некоторые ссылки будут полезны.
3
Коэффициенты регрессии, которые переворачивают знак после включения других предикторов
Представить Вы запускаете линейную регрессию с четырьмя числовыми предикторами (IV1, ..., IV4) Когда в качестве предиктора включен только IV1, стандартизированная бета +.20 Когда вы также включаете IV2-IV4, знак стандартизированного коэффициента регрессии IV1 меняется на -.25(т.е. он становится отрицательным). Это вызывает несколько вопросов: Что касается терминологии, вы называете это «эффект подавления»? …
4
Независимая переменная = Случайная переменная?
Я немного сбит с толку, если независимая переменная (также называемая предиктором или признаком) в статистической модели, например в линейной регрессии , является случайной величиной?Y = β 0 + β 1 XXXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X
4
Каковы правильные значения для точности и отзыва в крайних случаях?
Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
4
Необходим хороший пример данных с ковариатами, на которые влияют обработки
Я рассмотрел множество наборов данных R, публикаций в DASL и других местах и ​​не нахожу очень много хороших примеров интересных наборов данных, иллюстрирующих анализ ковариации для экспериментальных данных. В статистических учебниках есть множество «игрушечных» наборов данных с надуманными данными. Я хотел бы иметь пример, где: Данные реальные, с интересной историей …
4
Максимальное количество независимых переменных, которые можно ввести в уравнение множественной регрессии
Какое количество независимых переменных можно ввести в уравнение множественной регрессии? У меня есть 10 предикторов, которые я хотел бы изучить с точки зрения их относительного вклада в переменную результата. Должен ли я использовать коррекцию Бонферрони, чтобы скорректировать несколько анализов?
2
В модели Пуассона, в чем разница между использованием времени как ковариаты или смещения?
Недавно я обнаружил, как моделировать экспозиции во времени, используя журнал (например) времени как смещение в регрессии Пуассона. Я понял, что смещение соответствует времени как ковариации с коэффициентом 1. Я хотел бы лучше понять разницу между использованием времени в качестве смещения или в качестве обычного ковариата (поэтому оценка коэффициента). В какой …
3
Как обрабатывать порядковую категориальную переменную как независимую переменную
Я использую модель Logit. Моя зависимая переменная является двоичной. Однако у меня есть независимая переменная , которая является категоричным и содержит ответы: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Итак, это порядковый номер («количественный категориальный»). Я не уверен, как справиться с этим в модели. Я использую gretl. [Примечание от …
3
Непрерывная зависимая переменная с порядковой независимой переменной
Учитывая непрерывную зависимую переменную y и независимые переменные, включая порядковую переменную X 1 , как мне вписать линейную модель R? Есть ли документы об этом типе модели?
3
Нужно ли включать «все соответствующие предикторы»?
Основное предположение об использовании регрессионных моделей для вывода заключается в том, что «все соответствующие предикторы» были включены в уравнение прогнозирования. Обоснование состоит в том, что отказ от включения важного фактического фактора приводит к смещенным коэффициентам и, следовательно, к неточным выводам (т. Е. Пропускается переменное смещение). Но в исследовательской практике я …
1
Преобразование стандартизированных бета-версий обратно в исходные переменные
Я понимаю, что это, вероятно, очень простой вопрос, но после поиска я не могу найти ответ, который ищу. У меня есть проблема, когда мне нужно стандартизировать переменные, запустить (регрессия гребня), чтобы вычислить оценки гребня бета-версий. Затем мне нужно преобразовать их обратно в исходную шкалу переменных. Но как мне это сделать? …
4
Сравнивая важность различных наборов предикторов
Я советовал студенту-исследователю с конкретной проблемой, и я хотел, чтобы на этом сайте присутствовали другие. Контекст: Исследователь имел три типа предикторных переменных. Каждый тип содержал различное количество переменных-предикторов. Каждый предиктор был непрерывной переменной: Социальные: S1, S2, S3, S4 (т.е. четыре предиктора) Когнитивный: С1, С2 (т.е. два предиктора) Поведение: B1, B2, …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.