Вопросы с тегом «linear-model»

Какова важность различия между линейными и нелинейными моделями? Вопрос Нелинейная и обобщенная линейная модель: как вы относитесь к логистической, пуассоновской и т. Д. Регрессии? и его ответ был чрезвычайно полезным разъяснением линейности / нелинейности обобщенных линейных моделей. Кажется критически важным отличить линейные от нелинейных моделей, но мне не понятно почему? …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)} \right). Как мы можем знать, что эта статистика обеспечивает самый мощный тест для (возможно, после отбрасывания необычных частных случаев)? Это не вытекает из теоремы Неймана-Пирсона, потому что эта …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Чем объясняются различия в p-значениях в следующих aovи lmвызовах? Разница только из-за различных типов вычислений сумм квадратов? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Вот небольшой пример: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Теперь с base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x -1.3800 0.3191 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

Насколько я могу судить, криволинейный определяется неопределенно, но означает то же самое, что и нелинейный . Это верно? Или у криволинейного есть четкое определение?

12 linear-model  nonlinear-regression  terminology  definition 

После года, проведенного в аспирантуре, мое понимание «взвешенных наименьших квадратов» таково: пусть , будет некоторой матрицей проектирования, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p - вектор параметров, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n - вектор ошибок, такой что \ boldsymbol \ …

12 r  linear-model  weighted-regression 

Мы измерили две переменные, и диаграмма рассеяния, кажется, предлагает несколько «линейных» моделей. Есть ли способ попытаться отогнать эти модели? Выявление других независимых переменных оказалось трудным. Обе переменные сильно смещены влево (в сторону небольших чисел), это ожидаемое распределение в нашей области. Интенсивность точки представляет собой количество точек данных (на масштаб) при …

11 linear-model  scatterplot 

Я работаю над проектом, который включает чтение меток RFID и сравнение уровня сигнала, который читатель видит при изменении конфигурации антенны (количество антенн, положение и т. Д.). Как часть проекта, мне нужно сравнить настройки, чтобы увидеть, какие из них наиболее эффективны. В идеале я мог бы выполнить либо непарный t-тест, либо …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я работаю над домашним заданием, где мой профессор хотел бы, чтобы мы создали реальную модель …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

У меня нет формального определения масштабной эквивалентности, но вот что говорит об этом « Введение в статистическое обучение» на стр. 217: Стандартные коэффициенты наименьших квадратов ... являются масштабно-эквивалентными : умножение XjXjX_j на константу ccc просто приводит к масштабированию оценок коэффициента наименьших квадратов с коэффициентом 1/c1/c1/c . Для простоты предположим, что …

11 least-squares  linear-model 

Мне интересно, если интервал прогнозирования и вероятный интервал оценивают одно и то же. Например, при линейной регрессии, когда вы оцениваете интервал прогнозирования подобранных значений, вы оцениваете пределов интервала, в котором вы ожидаете, что ваше значение упадет. В противоположность доверительному интервалу вы фокусируете внимание не на параметре распределения, таком как среднее …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

У меня есть модель линейной регрессии, где зависимая переменная записывается, а независимая переменная является линейной. Коэффициент наклона для ключевой независимой переменной отрицателен: . Не уверен, как интерпретировать.- .0564−.0564-.0564 Должен ли я использовать абсолютное значение затем превратить его в негативе , как это: ( опыт( 0,0564 ) - 1 ) ⋅ …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Я начал немного копаться в функции plot.lm , эта функция дает шесть графиков для lm: График остатков от установленных значений График Scale-Location для sqrt (| остатки |) по отношению к подобранным значениям Нормальный график QQ, график расстояний Кука против меток строк График остатков против рычагов график расстояний Кука от плеча …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

В качестве допущения о линейной регрессии нормальность распределения ошибки иногда ошибочно «расширяется» или интерпретируется как необходимость нормальности y или x. Можно ли построить сценарий / набор данных, где X и Y ненормальны, но ошибочный член есть, и, следовательно, полученные оценки линейной регрессии действительны?

11 regression  linear-model  assumptions 

Есть ли способ понять, если две линии (более или менее) параллельны? У меня есть две линии, сгенерированные из линейных регрессий, и я хотел бы понять, параллельны ли они. Другими словами, я хотел бы получить разные наклоны этих двух линий. Есть ли функция R для расчета этого? РЕДАКТИРОВАТЬ: ... и как …

11 r  regression  interaction  linear-model