Вопросы с тегом «linear-model»

В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией? Когда бы вы использовали каждый?

122 regression  logistic  linear-model 

Я работаю на моделях линейной регрессии и задаюсь вопросом, каковы условия удаления термина «перехват». Сравнивая результаты двух разных регрессий, где один имеет перехват, а другой нет, я замечаю, что функции без перехвата намного выше. Существуют ли определенные условия или предположения, которым я должен следовать, чтобы убедиться, что удаление термина перехвата …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

В простой линейной модели с одной объясняющей переменной αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Я считаю, что удаление члена перехвата значительно улучшает соответствие (значение идет от 0,3 до 0,9). Однако термин «перехват» представляется статистически значимым.R2R2R^2 С перехватом: Call: lm(formula = alpha ~ delta, data = cf) Residuals: Min …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

Коэффициент корреляции Пирсона для x и y одинаков, независимо от того, вычисляете ли вы Pearson (x, y) или Pearson (y, x). Это говорит о том, что выполнение линейной регрессии y с учетом x или x с учетом y должно быть таким же, но я не думаю, что это так. Может …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r 

В общем, что подразумевается под тем, чтобы сказать, что доля дисперсии в анализе, подобном PCA, объясняется первым основным компонентом? Может ли кто-то объяснить это интуитивно, но также дать точное математическое определение того, что означает «объяснение отклонений» в терминах анализа главных компонентов (PCA)?Иксxx Для простой линейной регрессии r-квадрат линии наилучшего соответствия …

91 regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction 

Я заметил, что доверительный интервал для предсказанных значений в линейной регрессии имеет тенденцию быть узким вокруг среднего значения предиктора, а жирность - вокруг минимального и максимального значений предиктора. Это можно увидеть на графиках этих 4 линейных регрессий: Сначала я думал, что это потому, что большинство значений предикторов были сосредоточены вокруг …

69 regression  confidence-interval  linear-model  standard-error  prediction-interval 

Я пытаюсь понять философию использования Обобщенной линейной модели (GLM) по сравнению с линейной моделью (LM). Я создал пример набора данных ниже, где: журнал( у) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon В этом примере ошибка εε\varepsilon зависит от величины Yyy , поэтому я предположил бы, что линейная модель лог-преобразованного …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Я имею дело с линейными данными с выбросами, некоторые из которых находятся на расстоянии более 5 стандартных отклонений от расчетной линии регрессии. Я ищу технику линейной регрессии, которая уменьшает влияние этих точек. Пока что я сделал, чтобы оценить линию регрессии со всеми данными, затем отбросить точку данных с очень большими …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Достоверно авторитетные источники утверждают, что зависимая переменная должна быть нормально распределена: Предположения модели: нормально распределен, ошибки нормально распределены, и независимы, фиксирован и постоянная дисперсия .e i ∼ N ( 0 , σ 2 ) X σ 2YYYei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2)XXXσ2σ2\sigma^2 Penn State, STAT 504 Анализ дискретных данных Во-вторых, линейный регрессионный анализ …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable 

Я узнал в классе линейных моделей, что если два предиктора коррелированы и оба включены в модель, один из них будет незначительным. Например, предположим, что размер дома и количество спален взаимосвязаны. При прогнозировании стоимости дома с использованием этих двух предикторов один из них может быть отброшен, поскольку они предоставляют много одинаковой …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Если полиномиальная регрессия моделирует нелинейные отношения, как ее можно считать частным случаем множественной линейной регрессии? Википедия отмечает, что «хотя полиномиальная регрессия соответствует нелинейной модели данных, в качестве задачи статистической оценки она является линейной, в том смысле, что функция регрессии является линейной по неизвестным параметрам, которые оцениваются из данных. "E (у| …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

В простой линейной регрессии имеем , где . Я вывел оценщик: где и - примерные значения и .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Теперь я хочу найти дисперсию . Я …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Я пытаюсь выяснить, какой метод перекрестной проверки лучше всего подходит для моей ситуации. Следующие данные являются лишь примером для проработки проблемы (в R), но мои реальные Xданные ( xmat) связаны друг с другом и в разной степени связаны с yпеременной ( ymat). Я предоставил код R, но мой вопрос не …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Допустим, я изучаю, как нарциссы реагируют на различные почвенные условия. Я собрал данные о pH почвы в зависимости от зрелой высоты нарцисса. Я ожидаю линейных отношений, поэтому я продолжаю выполнять линейную регрессию. Однако, когда я начал свое исследование, я не осознавал, что популяция на самом деле содержит две разновидности нарцисса, …

34 regression  linear-model  dataset