Вопросы с тегом «regression»

При выполнении байесовской линейной регрессии необходимо назначить априор для наклона и точки пересечения . Поскольку является параметром местоположения, имеет смысл назначить унифицированный априор; однако, мне кажется, что сродни параметру масштаба, и кажется неестественным назначать униформу до него.aaaббbббbaaa С другой стороны, не совсем правильно назначать обычный неинформативный арифметический арифметический априор ( …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

Как аналог этого поста , я работал над моделированием данных с непрерывными переменными, подстраиваясь под коррелированные перехваты и уклоны. Хотя на сайте и за его пределами есть отличные сообщения на эту тему , у меня возникли трудности с поиском от начала до конца примера с симулированными данными, параллельными простому реальному …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

Предположим, что я пытаюсь повторно параметризовать функцию правдоподобия, которая экспоненциально распределена. Если моя первоначальная функция правдоподобия: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} и я хотел бы повторно параметризовать его, используя , поскольку - это не случайная величина, а параметр, достаточно просто подключить плагин?ϕ=1θϕ=1θ\phi = \frac{1}{\theta}θθ\theta Я имею в …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

В этой статье (свободно доступной через PubMed central) авторы используют отрицательную биномиальную регрессию для моделирования оценки на 10-элементном инструменте скрининга, набравшем 0-40. Эта процедура предполагает подсчет данных, что здесь явно не так. Мне бы хотелось узнать ваше мнение о том, является ли этот подход приемлемым, потому что я иногда использую …

10 regression  negative-binomial  count-data 

У меня есть вопрос относительно правильности использования RMSE (среднеквадратичная ошибка) для сравнения различных логистических моделей. Ответ либо, 0либо 1и прогнозы вероятности между 0- 1? Применяется ли приведенный ниже способ и для двоичных ответов? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

В прошлом я задавал мне ряд вопросов, касающихся опубликованных работ в ряде областей, где регрессии (и связанные с ними модели, такие как панельные модели или GLM) используются в данных наблюдений (то есть данных, не полученных контролируемым экспериментом). во многих случаях - но не всегда - данные наблюдаются с течением времени), …

10 regression  references  instrumental-variables  observational-study 

Система рейтинга Эло использует алгоритм минимизации градиентного спуска функции кросс-энтропийной потери между ожидаемой и наблюдаемой вероятностью исхода в парных сравнениях. Мы можем написать общие функции потерь как Е= - ∑н , япяГ о г( дя)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) где сумма производится по всем исходам и всем противникам . - …

10 regression  optimization  rating 

У меня есть набор данных, состоящий из 10 переменных. Я запустил частичные наименьшие квадраты (PLS), чтобы предсказать одну переменную ответа по этим 10 переменным, извлек 10 компонентов PLS, а затем вычислил дисперсию каждого компонента. По исходным данным я взял сумму дисперсий всех переменных, которая составляет 702. Затем я разделил дисперсию …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Я прочитал в газете следующее предложение: Тот факт, что есть разница между краткосрочными и долгосрочными коэффициентами, является результатом нашей спецификации, которая включает в себя отстающие эндогенные переменные. Они запускают регрессию в первых различиях и включают отставание зависимой переменной. Теперь они утверждают, что если вы посмотрите на оценку (например, давайте назовем …

10 regression  time-series  lags 

Ниже приведена номограмма, созданная из набора данных mtcars с пакетом rms для формулы: mpg ~ wt + am + qsec Сама модель кажется хорошей с R2 0,85 и P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

У меня есть следующие простые векторы X и Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Я хочу сделать регрессию с использованием журнала X. Чтобы избежать получения журнала (0), я стараюсь положить +1 или +0,1 или …

10 r  regression  lognormal 

Я пытаюсь запустить простую регрессию, но мои переменные Y наблюдаются на ежемесячной частоте, а x переменных - на годовой. Я буду очень признателен за некоторые рекомендации относительно подходящего подхода, который может быть использован для регрессий с разными частотами. большое спасибо

10 regression  time-series 

Когда я оцениваю случайное блуждание с AR (1), коэффициент очень близок к 1, но всегда меньше. Какова математическая причина того, что коэффициент не больше единицы?

10 regression  autoregressive  random-walk 

У меня есть некоторые переменные, и мне интересно найти нелинейные отношения между ними. Поэтому я решил добавить несколько сплайнов или лессов и напечатать красивые графики (см. Код ниже). Но я также хочу иметь некоторую статистику, которая дает мне представление о том, насколько вероятно, что отношение является вопросом случайности ... т.е. …

10 r  regression  splines  loess 

Как выбрать между использованием модели линейной регрессии или модели нелинейной регрессии? Моя цель - предсказать Y. В случае простого набора данных и y я мог легко решить, какую регрессионную модель использовать, построив график рассеяния.ИксxxYyy В случае многокамерных варианта как и у . Как я могу решить, какую регрессионную модель использовать? …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression