Вопросы с тегом «regression»

У меня есть вопрос об опущенном переменном смещении в логистической и линейной регрессии. Скажем, я опускаю некоторые переменные из модели линейной регрессии. Сделайте вид, что эти пропущенные переменные не связаны с переменными, которые я включил в мою модель. Эти пропущенные переменные не смещают коэффициенты в моей модели. Но в логистической …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

Я провел эту порядковую логистическую регрессию в R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Я получил это резюме модели: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

У меня есть два основных эффекта, V1 и V2. Влияние V1 и V2 на переменные отклика отрицательное. Однако по какой-то причине я получаю положительный коэффициент для члена взаимодействия V1 * V2. Как я могу интерпретировать это? возможна ли такая ситуация?

17 regression  interaction 

Я не понимаю объяснения в Rфайле справки для эффектов () : Для линейной модели, подгоняемой lmили aov, эффектами являются некоррелированные значения с одной степенью свободы, полученные путем проецирования данных на последовательные ортогональные подпространства, генерируемые разложением QR во время процесса подбора. Кто-нибудь может объяснить, что это значит? Обращаются ли ортогональные подпространства …

17 r  regression 

У меня есть независимая переменная под названием «качество»; эта переменная имеет 3 способа реагирования (плохое качество; среднее качество; высокое качество). Я хочу ввести эту независимую переменную в мою множественную линейную регрессию. Когда у меня есть двоичная независимая переменная (фиктивная переменная, я могу кодировать 0/ 1), ее легко ввести в модель …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Я знаю, что и вот как далеко я продвинулся, когда вычислил дисперсию:β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} но это далеко, как я получил. …

17 regression  self-study 

Учитывая непрерывную зависимую переменную y и независимые переменные, включая порядковую переменную X 1 , как мне вписать линейную модель R? Есть ли документы об этом типе модели?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

У меня есть два временных ряда: Прокси для премии за рыночный риск (ERP; красная линия) Безрисковая ставка по государственному облигации (синяя линия) Я хочу проверить, может ли безрисковая ставка объяснить ERP. Таким образом, я в основном последовал совету Цая (2010, 3-е издание, стр. 96): Финансовый временной ряд: Установите модель линейной …

17 regression  time-series 

Это основной вопрос о моделях Box-Jenkins MA. Как я понимаю, модель MA - это, в основном, линейная регрессия значений временного ряда относительно предыдущих слагаемых ошибок . То есть наблюдение сначала регрессирует к своим предыдущим значениям а затем одно или несколько значений используются в качестве терминов ошибки для MA модель.YYYet,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n}YYYYt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Предположим, мы запустили простую линейную регрессию , сохранили невязки и нарисовали гистограмму распределения невязок. Если мы получим что-то похожее на знакомый дистрибутив, можем ли мы предположить, что наш термин ошибки имеет такое распределение? Скажем, если мы выяснили, что остатки похожи на нормальное распределение, имеет ли смысл предполагать нормальность погрешности в …

17 r  regression  residuals 

Обновление : Извините за другое обновление, но я нашел несколько возможных решений с дробными полиномами и конкурирующим пакетом риска, с которым мне нужна помощь. Проблема Я не могу найти простой способ сделать зависящий от времени анализ коэффициентов в R. Я хочу иметь возможность взять мой коэффициент переменных и превратить его …

17 r  regression  survival  cox-model 

Мы работаем с некоторыми логистическими регрессиями, и мы поняли, что средняя оценочная вероятность всегда равна доле вероятностей в выборке; то есть среднее значение подгонянных значений равно среднему значению по выборке. Кто-нибудь может объяснить мне причину или дать ссылку, где я могу найти эту демонстрацию?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

У меня есть модель (из литературы). У меня также есть необработанные данные для прогнозирующих переменных. Какое уравнение я должен использовать, чтобы получить вероятности? Как мне объединить необработанные данные и коэффициенты, чтобы получить вероятности?

17 regression  logistic 

Я пытаюсь понять логику F-теста ANOVA в Простом линейном регрессионном анализе. У меня такой вопрос: Когда значение F, т.е. MSR/MSEбольшое, мы принимаем модель как значимую. Какая логика стоит за этим?

17 regression  anova 

Я использую Лассо для выбора объектов в относительно низкой размерности (n >> p). После подбора модели Лассо я хочу использовать ковариаты с ненулевыми коэффициентами, чтобы соответствовать модели без штрафа. Я делаю это, потому что хочу объективных оценок, которые Лассо не может дать мне. Я также хотел бы p-значения и доверительные …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator