Вопросы с тегом «regression»

Я применяю линейную модель к своим данным: yi=β0+β1xi+ϵi,ϵi∼N(0,σ2).yi=β0+β1xi+ϵi,ϵi∼N(0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). Я хотел бы оценить доверительный интервал (CI) коэффициентов ( , \ beta_ {1} ), используя метод начальной загрузки. Есть два способа применения метода начальной загрузки: β 1β0β0\beta_{0}β1β1\beta_{1} Выборка парного ответа-предиктора: Произвольная повторная выборка пар Yя- хяyi−xiy_{i}-x_{i} и применение …

21 regression  bootstrap 

У меня есть следующий результат от запуска функции GLM. Как я могу интерпретировать следующие значения: Нулевое отклонение Остаточное отклонение AIC Они имеют какое-то отношение к совершенству? Могу ли я рассчитать некоторую степень достоверности соответствия по этим результатам, таким как R-квадрат или любая другая мера? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

У меня есть две переменные, которые не показывают большой корреляции при построении графика друг против друга, как есть, но очень четкие линейные отношения, когда я строю журналы каждой переменной против другой. Таким образом, я бы в конечном итоге с моделью типа: log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b , что математически …

20 regression  correlation  log 

Я просто понял, что у меня всегда работала проблема регрессии, где независимые переменные всегда были числовыми. Могу ли я использовать линейную регрессию в случае, когда все независимые переменные являются категориальными?

20 regression  categorical-data 

Я провожу небольшой эксперимент с регрессией LASSO в R, чтобы проверить, сможет ли она найти идеальную пару предикторов. Пара определяется следующим образом: f1 + f2 = исход Результатом здесь является предопределенный вектор, называемый «возраст». F1 и f2 создаются путем взятия половины вектора возраста и установки остальных значений в 0, например: …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

Я имею дело с байесовской иерархической линейной моделью , здесь описывается сеть. представляет ежедневные продажи продукта в супермаркете (наблюдается).YYY - известная матрица регрессоров, включая цены, акции, день недели, погоду, праздники.XXX - неизвестный уровень скрытого запаса каждого продукта, который вызывает большинство проблем и который я считаю вектором двоичных переменных, по одному …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Я прочитал, что это условия для использования модели множественной регрессии: остатки модели почти нормальные, изменчивость остатков почти постоянна остатки независимы, и каждая переменная линейно связана с результатом. Чем отличаются 1 и 2? Вы можете увидеть один здесь прямо: Таким образом, вышеприведенный график говорит, что остаток, составляющий 2 стандартных отклонения, находится …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

В свете этого вопроса: Доказательство того, что коэффициенты в модели OLS следуют t-распределению с (nk) степенями свободы Я хотел бы понять, почему F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, где - число параметров модели, а - число наблюдений, а - полная дисперсия, - остаточная дисперсия, следует распределению .n T S S R S …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

Мне хорошо известны проблемы пошагового / прямого / обратного отбора в регрессионных моделях. Есть многочисленные случаи, когда исследователи осуждали методы и указывали на лучшие альтернативы. Мне было любопытно, существуют ли какие-либо истории, где существует статистический анализ: использовал ступенчатую регрессию; сделал некоторые важные выводы на основе окончательной модели заключение было неверным, …

20 regression  stepwise-regression  history 

Я понял, как регрессия гребня сжимает коэффициенты геометрически к нулю. Более того, я знаю, как доказать это в специальном «ортонормированном случае», но я не совсем понимаю, как это работает в общем случае с помощью «спектральной декомпозиции».

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

У меня есть один вопрос, касающийся необходимости использовать методы выбора признаков (значение важности признаков в случайных лесах или методы выбора однофакторных объектов и т. Д.) Перед запуском алгоритма статистического обучения. Мы знаем, что во избежание переобучения мы можем ввести штраф за регуляризацию весовых векторов. Поэтому, если я хочу сделать линейную …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Меня интересует лучшее понимание дельта-метода для аппроксимации стандартных ошибок средних предельных эффектов регрессионной модели, включающей термин взаимодействия. Я посмотрел на связанные вопросы в рамках дельта-метода, но ни один из них не дал того, что я ищу. Рассмотрим следующие данные в качестве мотивирующего примера: set.seed(1) x1 <- rnorm(100) x2 <- rbinom(100,1,.5) …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

Пусть модель линейной регрессии, полученная функцией R lm, хотела бы знать, можно ли ее получить с помощью команды Mean Squared Error. У меня был СЛЕДУЮЩИЙ вывод примера > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

20 r  regression  error 

В R, когда у меня есть (обобщенная) линейная модель ( lm, glm, gls, glmm, ...), как я могу проверить коэффициент (регрессионный наклон) в отношении любого другого значения , чем 0? В сводке модели результаты t-теста коэффициента автоматически сообщаются, но только для сравнения с 0. Я хочу сравнить его с другим …

20 r  regression  t-test