Вопросы с тегом «regression»

Из Quick-R Роберта Кабакова у меня есть # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

У меня есть бинарная модель логистической регрессии с DV (болезнь: да / нет) и 5 ​​предикторами (демография [возраст, пол, курение табака (да / нет)], медицинский индекс (порядковый номер) и одно случайное лечение [да / нет ]). Я также смоделировал все двусторонние условия взаимодействия. Основные переменные центрированы, и нет признаков мультиколлинеарности …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Предположим, есть три временных ряда, Икс1X1X_1 , Икс2X2X_2 и YYY Запуск обычной линейной регрессии на YYY ~ Икс1X1X_1 ( Y= B X1+ б0+ ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilon ), получаем р2= UR2=UR^2 = U . Обычная линейная регрессия YYY ~ Икс2X2X_2 Get р2= VR2=VR^2 = V . …

10 regression  multiple-regression  r-squared 

Для линейной регрессии с несколькими группами (естественные группы определены априори) допустимо ли запускать две разные модели на одном наборе данных, чтобы ответить на следующие два вопроса? Есть ли в каждой группе ненулевой наклон и ненулевой перехват, и каковы параметры для каждой из них в рамках регрессии группы? Существует ли, независимо …

10 r  regression  multiple-comparisons  inference  ancova 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Я пытаюсь обновить модель на основе lm (), чтобы получить правильные стандартные ошибки и тесты. Я действительно запутался, какую матрицу VC использовать. В sandwichпакет предложений vcovHC, vcovHACи NeweyWest. В то время как первый учитывает только гетероскедастичность, последние два учитывают как последовательную корреляцию, так и гетероскедастичность. Тем не менее, документация мало …

10 regression  time-series  neweywest 

В этом вопросе они спрашивают, как сравнить Pearson r для двух независимых групп (таких как мужчины против женщин). Ответ и комментарии предложены двумя способами: Используйте известную формулу Фишера, используя "z-transformation" of r; Используйте сравнение уклонов (коэффициенты регрессии). Последнее можно легко выполнить только с помощью насыщенной линейной модели: , где X …

10 regression  correlation  hypothesis-testing 

Я пытаюсь понять, как именно факторы работают в R. Допустим, я хочу запустить регрессию, используя некоторые примеры данных в R: > data(CO2) > colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" > levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" > levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" > lm(uptake ~ Type + Treatment, data = CO2) Call: …

10 r  regression  interaction 

У меня вопрос по поводу того, стоит ли использовать смещение. Предположим, очень простая модель, где вы хотите описать (общее) количество голов в хоккее. Таким образом, у вас есть цели, количество сыгранных игр и фиктивная переменная «нападающий», которая равна 1, если игрок является нападающим, и 0 в противном случае. Итак, какая …

10 r  regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  count-data 

Это довольно сложно описать, но я постараюсь сделать мою проблему понятной. Итак, сначала вы должны знать, что я до сих пор делал очень простую линейную регрессию. Прежде чем я оценил коэффициент, я наблюдал распределение моего . Тяжело уклонено. После того, как я оценил модель, я был вполне уверен, что наблюдал …

10 regression  residuals  skewness 

Предположим, у меня есть модель квадратичной регрессии с ошибками удовлетворяющими обычным предположениям (независимым, нормальным, независимым от значений ). Пусть - оценки наименьших квадратов.Y=β0+β1X+β2X2+ϵY=β0+β1X+β2X2+ϵ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + \epsilon ϵϵ\epsilonXXXb0,b1,b2b0,b1,b2b_0, b_1, b_2 У меня есть два новых значения и , и я заинтересован в получении …

10 regression  confidence-interval 

У меня есть данные о процентном содержании органических веществ в озерных отложениях от 0 см (т. Е. Граница раздела осадок - вода) до 9 см для приблизительно 25 озер. В каждом озере было взято 2 керна из каждого места, поэтому у меня есть 2 повторяющихся показателя процентного содержания органического вещества …

10 regression  nonlinear-regression 

Приветствую, Я провожу исследование, которое поможет определить размер наблюдаемого пространства и время, прошедшее с момента Большого взрыва. Надеюсь, вы можете помочь! У меня есть данные, соответствующие кусочно-линейной функции, для которой я хочу выполнить две линейные регрессии. Есть момент, когда наклон и точка пересечения меняются, и мне нужно (написать программу) найти …

10 regression  change-point 

В настоящее время я изучаю регрессию гребня, и меня немного смущает вопрос о наказании за более сложные модели (или определение более сложной модели). Из того, что я понимаю, сложность модели не обязательно соотносится с полиномиальным порядком. Итак: - более сложная модель, чем:2 + 3 + 4 х2+ 5 х3+ 6 …

9 regression  regularization  hyperparameter