Вопросы с тегом «multiple-regression»

Что касается p-значения множественного линейного регрессионного анализа, введение с веб-сайта Minitab приведено ниже. Значение p для каждого члена проверяет нулевую гипотезу о том, что коэффициент равен нулю (без эффекта). Низкое значение p (<0,05) означает, что вы можете отклонить нулевую гипотезу. Другими словами, предиктор с низким значением p, скорее всего, станет …

12 multiple-regression  p-value 

Читая учебник по регрессии, я обнаружил следующий абзац: Наименьших квадратов оценка вектора коэффициентов линейной регрессии ( )ββ\beta β^= ( XTИкс)- 1ИксTYβ^знак равно(ИксTИкс)-1ИксTY \hat{\beta} = (X^{t}X)^{-1}{X^t}y которая, если рассматривать ее как функцию данных (рассматривая предикторы X как константы), является линейной комбинацией данных. Используя центральную предельную теорему, можно показать, что распределение β …

12 multiple-regression 

Я делаю множественную линейную регрессию. У меня 21 наблюдение и 5 переменных. Моя цель просто найти связь между переменными Достаточно ли моих данных для множественной регрессии? Результат t-теста показал, что 3 мои переменные не являются значимыми. Нужно ли мне снова проводить регрессию со значимыми переменными (или моей первой регрессии достаточно, …

12 regression  t-test  multiple-regression 

Я пытаюсь оценить множественную линейную регрессию в R с помощью следующего уравнения: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) Задания и вопросы представляют собой квартальные временные ряды данных, построенные с помощью askings <- ts(...). Проблема в том, что я получил автокоррелированные остатки. Я знаю, что можно …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я работаю над домашним заданием, где мой профессор хотел бы, чтобы мы создали реальную модель …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

У меня есть набор данных, содержащий 365 наблюдений трех переменных, а именно pm, tempи rain. Теперь я хочу проверить поведение pmв ответ на изменения в двух других переменных. Мои переменные: pm10 = Ответ (зависимый) temp = предиктор (независимый) rain = предиктор (независимый) Ниже приведена корреляционная матрица для моих данных: > …

11 correlation  multiple-regression  multicollinearity  regression-strategies 

Наш проф не входит в математику или даже геометрическое представление множественной линейной регрессии, и это меня немного смущает. С одной стороны, это все еще называется множественной линейной регрессией, даже в более высоких измерениях. С другой стороны, если мы, например , Y = B 0 + B 1 X 1 + …

11 multiple-regression  high-dimensional 

Попытка рассчитать количество посещений из демографии и обслуживания. Данные очень искажены. Гистограммы: qq графики (слева - лог): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityи serviceявляются факторными переменными. Я получаю низкое значение p *** для всех переменных, но я также получаю низкий r-квадрат 0,05. Что я должен делать? Будет ли работать …

11 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

Я хочу определить, является ли коллинеарность проблемой в моей регрессии МНК. Я понимаю, что факторы инфляции дисперсии и индекс состояния являются двумя часто используемыми показателями, но мне трудно найти что-то определенное с точки зрения достоинств каждого подхода или какими должны быть оценки. Известный источник, который указывает, какой подход и / …

11 multiple-regression  references  least-squares  multicollinearity  vif 

Я должен признаться, что раньше я не слышал об этом термине ни в одном из моих классов, старшекурсников или выпускников. Что значит для логистической регрессии быть байесовским? Я ищу объяснение с переходом от обычной логистики к байесовской логистике, подобное следующему: Это уравнение в модели линейной регрессии: .E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

Под методами регуляризации я имею в виду лассо, ребристую регрессию, эластичную сеть и тому подобное. Рассмотрим прогностическую модель данных здравоохранения, содержащую демографические и диагностические данные, где прогнозируется продолжительность пребывания в стационаре. Для некоторых людей есть несколько наблюдений LOS (то есть, более одного эпизода IP) в течение базового периода времени, которые …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

Я хотел бы вручную зафиксировать определенный коэффициент, скажем, , затем подогнать коэффициенты ко всем остальным предикторам, сохраняя при этом β 1 = 1,0 в модели.β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Как я могу добиться этого с помощью R? Я бы особенно хотел поработать с LASSO ( glmnet), если это возможно. В качестве альтернативы, как я …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

Мне известен тест «Сброс Рамси», который может обнаружить нелинейные зависимости. Однако, если вы просто выбрасываете один из коэффициентов регрессии (просто линейные зависимости), вы можете получить смещение в зависимости от корреляций. Это явно не обнаружено тестом сброса. Я не нашел тест для этого случая, но это утверждение: «Вы не можете проверить …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Когда я анализирую свои переменные в двух отдельных (одномерных) моделях логистической регрессии, я получаю следующее: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 но когда я ввожу их …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

Я использую модель OLS с непрерывной переменной индекса ресурса в качестве DV. Мои данные собраны из трех аналогичных сообществ в географической близости друг к другу. Несмотря на это, я подумал, что важно использовать сообщество в качестве управляющей переменной. Как оказалось, сообщество значимо на уровне 1% (t-оценка -4,52). Сообщество - это …

11 regression  categorical-data  stata  multiple-regression  aggregation