Вопросы с тегом «regression»

Я использую пакет randomForest в R (R версия 2.13.1, randomForest версия 4.6-2) для регрессии и заметил значительный сдвиг в моих результатах: ошибка прогнозирования зависит от значения переменной отклика. Высокие значения недооценены, а низкие значения переоценены. Сначала я подозревал, что это было следствием моих данных, но следующий простой пример предполагает, что …

9 r  regression  random-forest 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Предположим, нам дан набор данных в форме и . Нам дана задача прогнозирования на основе значений . Мы оцениваем две регрессии, где: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y( у, х1, х2, ⋯ , хN)(Y,Икс1,Икс2,⋯,ИксN)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( у, х1, …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

Я рассчитал простую модель линейной регрессии из моих экспериментальных мер, чтобы делать прогнозы. Я прочитал, что вы не должны рассчитывать прогнозы для точек, которые слишком далеко от доступных данных. Однако я не смог найти каких-либо указаний, которые бы помогли мне понять, как далеко я могу экстраполировать. Например, если я вычислю …

9 regression  prediction 

Мои данные - это временной ряд занятого населения, L, и временной интервал, год. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 BIC=-193.79 …

9 r  regression  arima 

Согласно регрессионному анализу на примере , остаток представляет собой разницу между откликом и прогнозируемым значением, тогда говорят, что каждый остаток имеет различную дисперсию, поэтому нам нужно рассмотреть стандартизированные остатки. Но дисперсия относится к группе значений, как одно значение может иметь дисперсию?

9 regression  residuals 

У меня есть несколько результатов теста задержки ответа сервера. Согласно нашему теоретическому анализу, распределение задержки (функция распределения вероятности задержки ответа) должно иметь поведение с тяжелым хвостом. Но как я могу доказать, что результат теста соответствует распределению тяжелых хвостов?

9 regression  distributions  probability  normal-distribution  mathematical-statistics 

Существуют ли стандартные алгоритмы (в отличие от программ) для выполнения иерархической линейной регрессии? Люди обычно просто делают MCMC или есть более специализированные, возможно частично закрытые формы, алгоритмы?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

Существует ли общий принцип о том, следует ли вычислять корреляцию Пирсона для двух случайных величин X и Y перед выполнением их лог-преобразования или после? Есть ли процедура для проверки, которая более подходит? Они дают одинаковые, но разные значения, поскольку логарифмическое преобразование нелинейно. Зависит ли это от того, ближе ли X …

9 regression  correlation  logarithm  pearson-r 

У меня есть большой набор данных, состоящий из значений нескольких сотен финансовых переменных, которые можно использовать в множественной регрессии для прогнозирования поведения индексного фонда во времени. Я хотел бы сократить число переменных до десяти или около того, сохраняя при этом как можно большую предсказательную силу. Добавлено: сокращенный набор переменных должен …

9 regression  multivariate-analysis  model-selection  multiple-regression 

У меня есть данные временного ряда, где измеряемая переменная представляет собой дискретные положительные целые числа (числа). Я хочу проверить, есть ли тенденция со временем (или нет). Независимая переменная (x) находится в диапазоне 0-500, а зависимая переменная (y) находится в диапазоне 0-8. Я думал, что я отвечу на это, подгоняя регрессию …

9 r  regression  python 

Если у меня есть переменная с 4 уровнями, теоретически мне нужно использовать 3 фиктивные переменные. На практике, как это на самом деле осуществляется? Я использую 0-3, я использую 1-3 и оставляю 4 пустыми? Какие-либо предложения? ПРИМЕЧАНИЕ: я собираюсь работать в R. ОБНОВЛЕНИЕ: Что случилось бы, если бы я только использовал …

9 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Предположим, что у нас есть линейная модель которая удовлетворяет всем стандартным предположениям регрессии (Гаусса-Маркова). Мы заинтересованы в . θ = 1 / β 1Yя= β0+ β1Икся+ ϵяYязнак равноβ0+β1Икся+εяy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ = 1 / β1θзнак равно1/β1\theta = 1/\beta_1 Вопрос 1: Какие предположения необходимы для того, чтобы …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

Обе переменные (зависимая и независимая) показывают автокорреляционные эффекты. Данные временные и стационарные Когда я запускаю регрессионные остатки, похоже, не связаны. Моя статистика Дурбина-Ватсона больше верхнего критического значения, поэтому есть свидетельства того, что условия ошибок не имеют положительной корреляции. Также, когда я строю ACF для ошибок, похоже, что там нет никакой …

9 regression  time-series  autocorrelation 

Я не уверен, какой метод использовать для моделирования отношений между двумя переменными ( и y ) в эксперименте, описанном ниже:xxxyyy Есть 3 переменные: , x и y .xaimxaimx_{aim}xxxyyy Значение устанавливается при проведении эксперимента. Однако x и x a i m не всегда равны.xaimxaimx_{aim}xxxxaimxaimx_{aim} Коэффициент корреляции Пирсона между и x составляет …

9 regression  correlation