Вопросы с тегом «multiple-regression»

Регрессия, включающая две или более непостоянных независимых переменных.

7
При проведении множественной регрессии, когда вы должны центрировать свои предикторные переменные и когда вы должны стандартизировать их?
В какой-то литературе я читал, что необходимо стандартизировать регрессию с несколькими объясняющими переменными, если они в разных единицах. (Стандартизация заключается в вычитании среднего значения и делении на стандартное отклонение.) В каких других случаях мне нужно стандартизировать мои данные? Существуют ли случаи, когда мне следует центрировать только мои данные (т.е. без …

11
Когда линейную регрессию следует называть «машинным обучением»?
В недавнем коллоквиуме реферат спикера утверждал, что они использовали машинное обучение. Во время беседы единственное, что связано с машинным обучением, было то, что они выполняют линейную регрессию на своих данных. После расчета коэффициентов наилучшего соответствия в пространстве параметров 5D они сравнили эти коэффициенты в одной системе с коэффициентами наилучшего соответствия …

12
Каковы некоторые из наиболее распространенных заблуждений о линейной регрессии?
Мне любопытно, для тех из вас, кто имеет большой опыт сотрудничества с другими исследователями, с какими наиболее распространенными заблуждениями о линейной регрессии вы сталкиваетесь? Я думаю, что это может быть полезным упражнением, чтобы заранее подумать о распространенных заблуждениях, чтобы Предвидеть ошибки людей и быть в состоянии успешно сформулировать, почему некоторые …

2
Многофакторная множественная регрессия в R
У меня есть 2 зависимые переменные (DV), на каждую из которых может влиять набор из 7 независимых переменных (IV). DV являются непрерывными, в то время как набор IV состоит из смеси непрерывных и двоично-закодированных переменных. (В коде ниже непрерывные переменные пишутся заглавными буквами, а двоичные переменные строчными.) Цель исследования - …

4
Как добавление второго IV может сделать первое IV значимым?
У меня, наверное, простой вопрос, но он меня сейчас озадачивает, поэтому я надеюсь, что вы мне поможете. У меня есть модель регрессии наименьших квадратов, с одной независимой переменной и одной зависимой переменной. Отношения не значительны. Теперь я добавляю вторую независимую переменную. Теперь связь между первой независимой переменной и зависимой переменной …

5
Объясните разницу между множественной регрессией и многомерной регрессией с минимальным использованием символов / математики
Являются ли множественные и многомерные регрессии действительно разными? Что такое вариация в любом случае?

9
Преувеличиваем ли мы важность допущения и оценки модели в эпоху, когда анализ часто проводится неспециалистами?
Итог : чем больше я узнаю о статистике, тем меньше я доверяю опубликованным работам в своей области; Я просто считаю, что исследователи недостаточно хорошо справляются со своей статистикой. Я мирянин, так сказать. Я обучаюсь биологии, но у меня нет формального образования в области статистики или математики. Я наслаждаюсь R и …

5
Является ли корректной корректировка значений p в множественной регрессии для множественных сравнений?
Предположим, что вы - исследователь в области социальных наук / эконометрик и пытаетесь найти соответствующие предикторы спроса на услугу. У вас есть 2 итоговые / зависимые переменные, описывающие спрос (используя сервис да / нет и количество случаев). У вас есть 10 предикторов / независимых переменных, которые теоретически могут объяснить спрос …

3
Многомерная линейная регрессия против нейронной сети?
Похоже, что в некоторых случаях можно получить результаты, аналогичные нейронной сети с многомерной линейной регрессией, а многомерная линейная регрессия супер быстрая и простая. При каких обстоятельствах нейронные сети могут давать лучшие результаты, чем многомерная линейная регрессия?

2
Есть ли разница между «контролем» и «игнорированием» других переменных в множественной регрессии?
Коэффициент объясняющей переменной в множественной регрессии говорит нам о связи этой объясняющей переменной с зависимой переменной. Все это, одновременно «контролируя» другие объясняющие переменные. Как я видел это до сих пор: Пока каждый коэффициент вычисляется, другие переменные не учитываются, поэтому я считаю, что они игнорируются. Итак, прав ли я, когда считаю, …

3
Каков эффект наличия коррелированных предикторов в модели множественной регрессии?
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 …

2
Насколько хорошо множественная регрессия действительно может «контролировать» ковариаты?
Мы все знакомы с наблюдательными исследованиями, которые пытаются установить причинно-следственную связь между нерандомизированным предиктором X и результатом путем включения каждого мыслимого потенциального препятствия в модель множественной регрессии. Таким образом, «контролируя» всех нарушителей, мы утверждаем, что мы изолируем эффект предиктора интереса. Я испытываю растущий дискомфорт от этой идеи, основанной главным образом …

3
Как визуализировать подходящую модель множественной регрессии?
В настоящее время я пишу статью с несколькими множественными регрессионными анализами. Хотя визуализация одномерной линейной регрессии проста с помощью диаграмм рассеяния, мне было интересно, есть ли хороший способ визуализации множественных линейных регрессий? В настоящее время я просто строю графики рассеяния как зависимая переменная против 1-й независимой переменной, затем против 2-й …

3
Как представить результаты Лассо, используя glmnet?
Я хотел бы найти предикторы для непрерывной зависимой переменной из набора из 30 независимых переменных. Я использую регрессию Лассо, как это реализовано в пакете glmnet в R. Вот некоторый фиктивный код: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) # use …

3
Эффект подавления в регрессии: определение и визуальное объяснение / изображение
Что такое переменная-супрессор в множественной регрессии и какие могут быть способы визуального отображения эффекта подавления (его механизм или свидетельство в результатах)? Я хотел бы пригласить всех, у кого есть мысли, поделиться.

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.