Вопросы с тегом «regression»

Я заинтересован в поиске процедуры для моделирования данных, которые соответствуют указанной модели посредничества. В соответствии с общей структурой модели линейных структурных уравнений для тестирования моделей посредничества, впервые описанной Barron и Kenny (1986) и описанной в других местах, таких как Judd, Yzerbyt & Muller (2013) , модели посредничества для результата YYY …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Я использую регрессор RandomForest для своих данных, и я мог видеть, что показатель oob был получен равным 0,83. Я не уверен, как это получилось, чтобы быть таким. Я имею в виду, что мои цели - высокие значения в диапазоне 10 ^ 7. Так что, если это MSE, то это должно …

9 regression  random-forest 

У меня есть следующие данные, расположенные здесь . Я пытаюсь рассчитать 95% доверительный интервал для средней чистоты, когда процент углеводородов равен 1,0. В R я ввожу следующее. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Тем не менее, как я могу получить этот результат сам? Я …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Недавно я получил ревизию для своей исследовательской работы, и ниже приводится комментарий рецензента к моей статье: результаты, полученные на одной модели, не совсем убедительны, особенно линейная регрессия обычно имеет недостатки в работе с выбросами. Я предлагаю авторам также попробовать логистическую регрессию и сравнить соответствующие результаты с текущими результатами. Если бы …

9 regression  logistic  multiple-regression 

Я думаю о проблеме, которая заключается в прогнозировании журнала (расходов) клиента с использованием линейной регрессии. Я рассматриваю, какие функции использовать в качестве входных данных, и задаюсь вопросом, будет ли нормально использовать процентиль переменной в качестве входных данных. Например, я мог бы использовать доход компаний в качестве входных данных. Мне интересно, …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

Я использую стандартную версию логистической регрессии для подгонки моих входных переменных к двоичным выходным переменным. Однако в моей задаче отрицательные выходы (0 с) намного превосходят положительные (1 с). Соотношение составляет 20: 1. Поэтому, когда я обучаю классификатор, кажется, что даже функции, которые настоятельно предполагают возможность положительного результата, все еще имеют …

9 regression  logistic  weighted-regression 

Я пытался получить некоторую интуицию для регрессии Гауссова процесса, поэтому я сделал простую 1D игрушечную задачу, чтобы попробовать. Я взял в качестве входных данных, а y i = { 1 , 4 , 9 } в качестве ответов. («Вдохновленный» от y = x 2 )Икся= { 1 , 2 , …

9 regression  gaussian-process 

Популяция r-квадрат может быть определена исходя из фиксированных или случайных оценок:ρ2ρ2\rho^2 Фиксированные оценки: размер выборки и конкретные значения предикторов остаются фиксированными. Таким образом, представляет собой долю дисперсии, объясняемой в результате уравнением регрессии населения, когда значения предикторов поддерживаются постоянными.ρ2еρf2\rho^2_f Случайные оценки: конкретные значения предикторов взяты из распределения. Таким образом, относится к …

9 regression  estimation  r-squared 

Ситуация У меня есть набор данных с одной зависимой и одной независимой переменной . Я хочу согласовать непрерывную кусочно-линейную регрессию с известными / фиксированными точками останова, возникающими в . Точки останова известны без неопределенности, поэтому я не хочу их оценивать. Затем я подгоняю регрессию (OLS) в форме Вот примерx k …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

Правда ли, что в предположениях Гаусса-Маркова обычный метод наименьших квадратов дает эффективные и объективные оценки? Так: для всех tЕ( тыT) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 Ttt для t = sЕ( тыTUs) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 т = сt=st=s для т ≠ sЕ( тыTUs) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 т ≠ ыt≠st\neq s где остатки.Uuu

9 regression  self-study  least-squares 

В R, если я вызываю lm()функцию следующим образом: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Это дает мне линейную модель переменной отклика с var1, var2и взаимодействие между ними. Однако как именно мы численно интерпретируем термин взаимодействия? Документация говорит, что это «крест» между var1и var2, но …

9 r  regression 

Я пытаюсь выучить модель линейной регрессии. Однако у меня есть некоторая путаница, связанная с нормализацией данных. Я нормализовал особенности / предикторы к нулевому среднему значению и единице дисперсии. Нужно ли делать то же самое для цели. Если так, то почему?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Я читаю теорему Гасса-Маркова о википедии и надеялся, что кто-нибудь сможет помочь мне понять суть этой теоремы. Мы предполагаем, что линейная модель в матричной форме имеет вид: и мы ищем СИНИЙ, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta В соответствии с этим я бы обозначил как "остаток", а как "ошибку". …

9 regression  least-squares  mse  blue 

У меня линейная регрессионная модель с одним категориальными переменными (мужчинами и женщинами) и одной непрерывной переменной .BAAAВBB Я устанавливаю контрастные коды в R с options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). А теперь у меня есть суммы квадратов типа III для , и их взаимодействия (A: B) .BAAAВBBdrop1(model, .~., test="F") То , что я застрял, как …

9 regression  anova  sums-of-squares 

Итак, я работаю с моделями логистической регрессии в R. Хотя я все еще новичок в статистике, я чувствую, что уже получил некоторое понимание моделей регрессии, но есть еще кое-что, что меня беспокоит: Глядя на связанный рисунок, вы видите итоговую R-печать для примера модели, которую я создал. Модель пытается предсказать, если …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation