Вопросы с тегом «linear-model»

Я пересматриваю линейную регрессию. Учебник Грина гласит: Теперь, конечно, будут другие предположения о модели линейной регрессии, такие как . Это предположение в сочетании с предположением о линейности (которое в действительности определяет ) создает структуру модели.ϵЕ( ϵ | X) = 0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0εϵ\epsilon Однако само по себе предположение о линейности не создает никакой …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

Я видел это обозначение для обычных наименьших квадратов здесь . минвес∥ Xж - у∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Я никогда не видел двойных баров и 2 внизу. Что означают эти символы? У них есть определенная терминология для них?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

Предположим, у меня есть вектор зависимых переменных и вектор независимой переменной. Когда отображается на графике , я вижу, что между ними существует линейная зависимость (восходящая тенденция). Теперь это также означает, что между и существует линейная тенденция к снижению .NNNYYYNNNXXXYYY1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Теперь, если я запускаю регрессию: и получаю подходящее значениеY=β∗X+ϵY=β∗X+ϵY = \beta …

10 regression  data-transformation  linear-model 

Кто-нибудь знает, как вычислить (или извлечь) рычаги и расстояния Кука для merобъекта класса (полученного через lme4пакет)? Я хотел бы построить их для анализа остатков.

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

У меня есть следующая линейная модель: журнал( Y+ 1 )log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: 0.0001066 Median : 0.0003060 Mean : 0.0004617 3rd Qu.: 0.0006333 Max. : 0.0105730 NA's :30.0000000 Как я могу преобразовать переменные, чтобы улучшить ошибку и дисперсию предсказания, особенно для крайних правых значений?

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Предположим, меня интересует модель линейной регрессии для , потому что я хотел бы увидеть, влияет ли взаимодействие между двумя ковариатами на Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 В заметках профессора (с которыми у меня нет контактов) говорится: При включении терминов взаимодействия вы должны включать их термины второй …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Что вы думаете об использовании регрессии для проецирования за пределы диапазона данных? Если мы уверены, что она соответствует форме линейной или мощной модели, не может ли модель быть полезной за пределами диапазона данных? Например, у меня объем зависит от цены. Мы должны быть в состоянии прогнозировать цены вне диапазона данных, …

10 regression  dataset  linear-model 

В линейной регрессии я обнаружил восхитительный результат, который, если мы подходим к модели E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, затем, если мы стандартизируем и центрируем данные YYY , X1X1X_1 и X2X2X_2 , R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Мне кажется, что версия с двумя переменными …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

У меня есть выборка из 1449 точек данных, которые не коррелированы (r-квадрат 0,006). Анализируя данные, я обнаружил, что путем разделения значений независимых переменных на положительные и отрицательные группы, как представляется, существует значительная разница в среднем зависимой переменной для каждой группы. Разбивая точки на 10 бинов (децилей) с использованием значений независимых …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Фон У меня есть данные полевого исследования, в котором есть четыре уровня обработки и шесть повторностей в каждом из двух блоков. (4x6x2 = 48 наблюдений) Блоки находятся примерно в 1 миле друг от друга, а внутри блоков есть сетка из 42, 2 х 4 м участков и дорожка шириной 1 …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

В «Элементах статистического обучения» выражение для разложения смещения дисперсии линейной модели дается как где - фактическая целевая функция, - дисперсия случайной ошибки в модели и - линейная оценка функции .F ( х 0 ) σ 2 ε у = F ( х ) + εЕr r ( x0) = σ2ε+ …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Во Вводной эконометрике Вулдриджа есть цитата: Аргумент, оправдывающий нормальное распределение ошибок, обычно выполняется примерно так: поскольку является суммой многих ненаблюдаемых факторов, влияющих на , мы можем вызвать центральную предельную теорему, чтобы заключить, что имеет приблизительное нормальное распределение.uuuyyyuuu Эта цитата относится к одному из предположений линейной модели, а именно: u∼N(μ,σ2)u∼N(μ,σ2)u \sim …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

Мой друг недавно спросил, что же такого обычного, в отношении наименьших квадратов. Похоже, мы ни к чему не привели в обсуждении. Мы оба согласились, что OLS является частным случаем линейной модели, она имеет много применений, хорошо известна и является частным случаем многих других моделей. Но действительно ли это все? Поэтому …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology