Вопросы с тегом «multiple-regression»

Я выпускник факультета бизнеса и экономики, который в настоящее время учится на степень магистра в области инженерии данных. Во время изучения линейной регрессии (LR), а затем анализа временных рядов (TS) у меня возник вопрос. Зачем создавать новый метод, т. Е. Временные ряды (ARIMA), вместо использования множественной линейной регрессии и добавления …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Я прочитал здесь, что было числом степеней свободы, которые я должен использовать, выполняя t-тест на значимость коэффициента регрессии, но я не понимаю, почему. Насколько я понимаю, t-тесты обычно имеют n - 1 степень свободы.n - p - 1n−p−1n-p-1n - 1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Я новичок в языке R. Я хотел бы знать, как имитировать модель множественной линейной регрессии, которая удовлетворяет всем четырем предположениям регрессии. хорошо спасибо. Допустим, я хочу смоделировать данные на основе этого набора данных: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) тогда я получаю вывод: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) …

14 r  multiple-regression  simulation 

Вопрос прост: уместно ли использовать линейную регрессию, когда Y ограничен и дискретен (например, оценка теста 1 ~ 100, некоторое заранее определенное ранжирование 1 ~ 17)? В этом случае «нехорошо» использовать линейную регрессию или это совершенно неправильно?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Из того, что я понимаю, выбор переменных на основе p-значений (по крайней мере, в контексте регрессии) является в высшей степени ошибочным. Похоже, что выбор переменных на основе AIC (или аналогичных) также считается ошибочным по некоторым причинам, хотя это кажется немного неясным (например, см. Мой вопрос и некоторые ссылки по этой …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

Я получаю некоторые ошеломляющие результаты для корреляции суммы с третьей переменной, когда два предиктора отрицательно коррелируют. Что вызывает эти недоумения результаты? Пример 1: корреляция между суммой двух переменных и третьей переменной Рассмотрим формулу 16.23 на странице 427 текста Гилфорда 1965 года, показанного ниже. Недоумение: если обе переменные коррелируют .2 с …

13 correlation  multiple-regression 

Что такое частичная F-статистика? Это то же самое, что частичный F-тест? Когда бы вы рассчитали частичную F-статистику? Я предполагаю, что это как-то связано со сравнением регрессионных моделей, но я не следую чему-то (?)

13 regression  multiple-regression 

Я ищу советы и комментарии, которые касаются анализа соотношений и ставок. В области, в которой я работаю, анализ коэффициентов, в частности, широко распространен, но я прочитал несколько статей, которые предполагают, что это может быть проблематично, я думаю о: Кронмаль, Ричард А. 1993. Ложная корреляция и ошибка стандарта соотношения вновь. Журнал …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

Я не уверен, как интерпретировать эту пробитную регрессию, которую я использовал для Stata. Данные по утверждению ссуды, а white - фиктивная переменная, которая = 1, если человек был белым, и = 0, если человек не был. Любая помощь о том, как читать это будет принята с благодарностью. То, что я …

13 regression  multiple-regression  stata 

Я хочу предсказать высоту деревьев в определенной области, используя некоторые переменные, полученные с помощью дистанционного зондирования. Как приблизительная биомасса и т. Д. Я хочу сначала использовать линейную регрессию (я знаю, что это не лучшая идея, но это обязательный шаг для моего проекта). Я хотел знать, насколько сильно пространственная автокорреляция может …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Приведенные ниже графики являются графиками остаточного разброса регрессионного теста, для которого предположения о «нормальности», «гомоскедастичности» и «независимости» уже были точно соблюдены! Для проверки предположения о «линейности» , хотя, глядя на графики, можно догадаться, что отношение является криволинейным, но вопрос заключается в следующем: как можно использовать значение «R2 Linear» для проверки …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

У меня есть 6 переменных ( ), которые я использую для предсказания . При выполнении анализа данных я сначала попробовал множественную линейную регрессию. Из этого, только две переменные были значительными. Однако, когда я запустил линейную регрессию, сравнивая каждую переменную в отдельности с , все, кроме одного, были значимыми ( где-то …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif 

В книге « В основном безвредная эконометрика: спутник эмпирика» (Angrist and Pischke, 2009: стр. 209) я прочитал следующее: (...) На самом деле, только что идентифицированный 2SLS (скажем, простой оценщик Вальда) примерно беспристрастен . Это трудно показать формально, потому что только что идентифицированный 2SLS не имеет моментов (то есть, распределение выборки …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

В прошлом поэтапная регрессия использовалась во многих биомедицинских работах, но, похоже, она улучшается благодаря лучшему пониманию многих ее проблем. Однако многие старые рецензенты все еще просят об этом. В каких обстоятельствах ступенчатая регрессия играет свою роль и должна использоваться, если таковая имеется?

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption