Вопросы с тегом «multiple-regression»

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 

Я даже не знаю, имеет ли этот вопрос смысл, но в чем разница между множественной регрессией и частичной корреляцией (кроме очевидных различий между корреляцией и регрессией, к которым я не стремлюсь)? Я хочу выяснить следующее: у меня есть две независимые переменные ( , ) и одна зависимая переменная ( ). …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

В настоящее время я работаю над созданием модели с использованием множественной линейной регрессии. После того, как я возился с моей моделью, я не уверен, как лучше определить, какие переменные оставить, а какие удалить. Моя модель началась с 10 предикторов для DV. При использовании всех 10 предикторов четыре считались значимыми. Если …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

Я подгоняю модель множественной линейной регрессии между 4 категориальными переменными (по 4 уровня в каждой) и числовым выходом. Мой набор данных имеет 43 наблюдения. Регрессия дает мне следующие из -test для каждого коэффициента наклона: . Таким образом, коэффициент для 4-го предиктора является значимым при уровне достоверности .ппpTTt.15 , .67 , …

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

В случае простой линейной регрессии вы можете получить оценку наименьших квадратов , что вам не нужно знать чтобы оценитьβ 1 = Σ ( х я - ˉ х ) ( у я - ˉ у )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Предположим, у меня есть , как мне получить …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

При подборе регрессионной модели, что произойдет, если предположения о выходных данных не будут выполнены, а именно Что произойдет, если остатки не будут гомоскедастичными? Если остатки показывают растущий или убывающий паттерн на графике Остатки против Приспособленного. Что произойдет, если остатки не распределены нормально и не пройдут тест Шапиро-Уилка? Критерий нормальности по …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Давайте рассмотрим, например, модель линейной регрессии. Я слышал, что в процессе интеллектуального анализа данных после выполнения пошагового выбора на основе критерия AIC вводить в заблуждение взгляды на p-значения для проверки нулевой гипотезы о том, что каждый истинный коэффициент регрессии равен нулю. Я слышал, что следует рассматривать все переменные, оставшиеся в …

28 multiple-regression  predictive-models  data-mining  stepwise-regression 

Я только что просмотрел эту замечательную книгу: « Прикладной многомерный статистический анализ» Джонсона и Вихерна . Ирония в том, что я до сих пор не могу понять мотивацию использования многомерных (регрессионных) моделей вместо отдельных одномерных (регрессионных) моделей. Я просмотрел статьи 1 и 2 stats.statexchange , в которых объясняется (а) различие …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

У меня есть набор данных с 9 непрерывными независимыми переменными. Я пытаюсь выбрать среди этих переменных, чтобы подогнать модель к одной процентной (зависимой) переменной Score. К сожалению, я знаю, что между несколькими переменными будет серьезная коллинеарность. Я пытался использовать stepAIC()функцию в R для выбора переменных, но этот метод, как ни …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Я читал следующую ссылку на нелинейную регрессию SAS Non Linear . Из первого раздела «Нелинейная регрессия и линейная регрессия» я понял, что приведенное ниже уравнение на самом деле является линейной регрессией, верно? Если так, то почему? Y= б1Икс3+ б2Икс2+ б3х + сy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x + c …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

Я пытаюсь выполнить множественную регрессию в R. Однако моя зависимая переменная имеет следующий график: Вот матрица диаграммы рассеяния со всеми моими переменными ( WARэто зависимая переменная): Я знаю, что мне нужно выполнить преобразование для этой переменной (и, возможно, независимых переменных?), Но я не уверен в том, какое именно преобразование требуется. …

26 r  regression  multiple-regression  data-transformation 

Я стал чем-то вроде нигилистов, когда дело доходит до переменных уровней ранжирования (в контексте многомерных моделей всех видов). Часто в ходе моей работы меня просят либо помочь другой команде составить рейтинг с переменной степенью важности, либо создать рейтинг с переменной степенью важности из моей собственной работы. В ответ на эти …

25 multiple-regression  multivariate-analysis  importance 

Моя зависимая переменная, показанная ниже, не подходит ни под какой дистрибутив, который я знаю. Линейная регрессия приводит к несколько ненормальным отклонениям в правильном направлении, которые странным образом относятся к предсказанному Y (2-й график). Какие-либо предложения для преобразований или других способов получить наиболее достоверные результаты и лучшую точность прогнозирования? Если возможно, …

25 regression  multiple-regression  data-transformation  censoring