Вопросы с тегом «multiple-regression»

Функция lm в R может выводить оценочную ковариацию коэффициентов регрессии. Что эта информация дает нам? Можем ли мы теперь лучше интерпретировать модель или диагностировать проблемы, которые могут присутствовать в модели?

13 r  multiple-regression  least-squares 

У меня есть ежедневные данные о продажах для продукта, который является очень сезонным. Я хочу уловить сезонность в регрессионной модели. Я читал, что если у вас есть квартальные или месячные данные, в этом случае вы можете создать 3 и 11 фиктивных переменных соответственно - но могу ли я иметь дело …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Я хотел бы сравнить модели, выбранные с ребристой, лассо и эластичной сеткой. На рисунке ниже показаны коэффициенты пути, используя все 3 метода: гребень (рис. A, альфа = 0), лассо (рис. B; альфа = 1) и эластичная сетка (рис. C; альфа = 0,5). Оптимальное решение зависит от выбранного значения лямбда, которое …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Степени свободы в множественной регрессии равны , где k - количество переменных.N- к - 1N−k−1N-k-1Кkk Включает ли переменную ответа (то есть Y )? Например, в модели Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 , тогда k = 3 (то есть 1 df каждый …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Извините, если это новый вопрос; Я пытаюсь научить себя статистике в первый раз. Я думаю, что у меня есть базовая процедура, но я изо всех сил пытаюсь выполнить ее с R. Итак, я пытаюсь оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной регрессии формы y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat \beta …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

Представьте, что исследователь исследует набор данных и запускает 1000 различных регрессий, и он обнаруживает одну интересную связь между ними. Теперь представьте, что другой исследователь с такими же данными запускает всего 1 регрессию, и оказывается, что это тот же самый, что другой исследователь взял 1000 регрессий, чтобы найти. Исследователь 2 не …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Ортогональные многочлены в одномерном наборе точек - это многочлены, которые производят значения в этих точках таким образом, что их произведение точек и попарная корреляция равны нулю. R может создавать ортогональные многочлены с функцией poly . Эта же функция имеет вариант polym, который создает ортогональные полиномы на множестве многовариантных точек. В …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Я видел формулы в Википедии. которые касаются расстояния Махаланобиса и плеча: Расстояние Махаланобиса тесно связано со статистикой кредитного плеча , но имеет другой масштаб: D ^ 2 = (N - 1) (h - \ tfrac {1} {N}).hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). В связанной статье Википедия описывает hhh в …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

У меня есть большие совокупные рыночные данные о продажах вина в США, и я хотел бы оценить спрос на некоторые высококачественные вина. Эти доли рынка были в основном получены из случайной полезной модели вида где включает в себя наблюдаемые характеристики продукта, обозначает цены продукта, - ненаблюдаемые характеристики продукта, которые влияют …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

При использовании естественных (то есть ограниченных) кубических сплайнов созданные базовые функции являются в высокой степени коллинеарными, и при использовании в регрессии, по-видимому, они дают очень высокую статистику VIF (дисперсионный коэффициент инфляции), сигнализируя о мультиколлинеарности. Когда кто-то рассматривает случай модели для целей прогнозирования, это проблема? Кажется, что так будет всегда из-за …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

Можно ли получить положительную корреляцию между регрессором и откликом ( +0,43) и, после этого, получить отрицательный коэффициент в подогнанной регрессионной модели для этого регрессора? Я не говорю об изменениях знака регрессора среди некоторых моделей. Знак коэффициента всегда остается. Могут ли остальные переменные подобранной модели влиять на изменение знака?

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

В настоящее время я работаю над созданием прогнозирующей модели для двоичного результата на наборе данных с ~ 300 переменными и 800 наблюдениями. Я много читал на этом сайте о проблемах, связанных со ступенчатой ​​регрессией, и почему бы не использовать ее. Я изучал регрессию LASSO и ее способность выбирать функции и …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Ниже приводится модель, созданная из mtcarsнабора данных: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) 0.0000 …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Примеры этой страницы показывают, что выбросы заметно влияют на простую регрессию, и это можно преодолеть с помощью методов надежной регрессии: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Я считаю, что lmrob и ltsReg - это другие надежные методы регрессии. Почему бы не делать надежную регрессию (например, rlm или rq) каждый раз, а не выполнять простую …

12 regression  multiple-regression  robust