Вопросы с тегом «multiple-regression»

Если я подгоняю свои данные к чему-то вроде lm(y~a*b), в синтаксисе R, где aэто двоичная переменная и bчисловая переменная, то a:bтермин взаимодействия - это разница между наклоном y~bat a= 0 и at a= 1. Теперь, скажем, отношения между yи bкриволинейные. Если я сейчас подхожу lm(y~a*poly(b,2)), то a:poly(b,2)1изменение в y~bусловных изменениях …

10 r  multiple-regression  splines 

У меня много проблем с одним набором данных, к которому я пытаюсь применить SEM. Мы предполагаем наличие 5 скрытых факторов A, B, C, D, E с показателями соотв. A1 - A5 (упорядоченные факторы), B1 - B3 (количественные), C1, D1, E1 (все три последних упорядоченных фактора, всего 2 уровня для E1. …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

В настоящее время я беру свой первый примененный класс линейной регрессии на уровне выпускника, и я борюсь с преобразованиями предикторных переменных в множественной линейной регрессии. Текст, который я использую, Катнер и др. «Прикладные линейные статистические модели», похоже, не охватывает вопрос, который у меня возникает. (кроме предположения, что существует метод Бокса-Кокса …

10 data-transformation  multiple-regression 

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 

Это скорее концептуальный вопрос, но по мере использования Rя буду ссылаться на пакеты в R. Если цель состоит в том, чтобы подогнать линейную модель для целей прогнозирования, а затем делать прогнозы в тех случаях, когда случайные эффекты могут быть недоступны, есть ли польза от использования модели смешанных эффектов или вместо …

10 r  multiple-regression  mixed-model  lme4-nlme 

В настоящее время я работаю над проектом по прогнозированию данных временных рядов (ежемесячных данных). Я использую R для прогнозирования. У меня есть 1 зависимая переменная (у) и 3 независимых переменных (х1, х2, х3). Переменная y имеет 73 наблюдения, также как и остальные 3 переменные (alos 73). С января 2009 года …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Очень простой вопрос, касающийся OLS регрессийр2р2R^2 запустить регрессию OLS y ~ x1, у нас есть р2р2R^2 , скажем, 0,3 запустить регрессию OLS y ~ x2, у нас есть еще один р2р2R^2 , скажем, 0,4 Теперь мы запустим регрессию y ~ x1 + x2, какое значение может иметь R в квадрате …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

Какова важность шляпной матрицы в регрессионном анализе?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} Это только для облегчения расчета?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

У меня есть бинарная модель логистической регрессии с DV (болезнь: да / нет) и 5 ​​предикторами (демография [возраст, пол, курение табака (да / нет)], медицинский индекс (порядковый номер) и одно случайное лечение [да / нет ]). Я также смоделировал все двусторонние условия взаимодействия. Основные переменные центрированы, и нет признаков мультиколлинеарности …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Предположим, есть три временных ряда, Икс1X1X_1 , Икс2X2X_2 и YYY Запуск обычной линейной регрессии на YYY ~ Икс1X1X_1 ( Y= B X1+ б0+ ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilon ), получаем р2= UR2=UR^2 = U . Обычная линейная регрессия YYY ~ Икс2X2X_2 Get р2= VR2=VR^2 = V . …

10 regression  multiple-regression  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 

В линейном уравнении множественной регрессии, если веса бета отражают вклад каждой отдельной независимой переменной сверх вклада всех других IV, где в уравнении регрессии дисперсия, общая для всех IV, которые предсказывают DV? Например, если диаграмма Венна, показанная ниже (и взятая из страницы « About» резюме здесь: https://stats.stackexchange.com/about ), была помечена как …

10 multiple-regression  sums-of-squares 

Я хотел бы классифицировать точки данных как нуждающиеся в более сложной модели или не требующие более сложной модели. Мое текущее мышление состоит в том, чтобы подогнать все данные к простой линейной модели и наблюдать размер остатков, чтобы сделать эту классификацию. Затем я немного прочитал о влиянии смещения и дисперсии на …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Предположим, у нас есть матрица данных , которая является n- by- , и вектор метки , который является by-one. Здесь каждая строка матрицы является наблюдением, а каждый столбец соответствует измерению / переменной. (предположим, что )XX\mathbf{X}nnnУ нpppYYYnnnn>pn>pn>p Тогда что data space, variable space, observation space, model spaceзначит? Пространство, охваченное вектором столбца, …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot