Запитання з тегом «multiple-regression»

Я припускаю загальну настройку регресії, тобто безперервну функцію hθ:X→Rnhθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb R^n вибирається з родини {hθ}θ{hθ}θ\{h_\theta\}_\theta відповідно до заданих даних (xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(x_i,y_i)\in X\times \mathbb R^n, i=1,\ldots, k (XXX може бути будь-який простір, наприклад куб [0,1]m[0,1]m[0,1]^m або насправді будь-який розумний топологічний простір) за деякими природними критеріями. Чи є додатки регресії, де хтось цікавиться …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

Чи це не призводить до надмірної підгонки? Чи були б мої результати більш надійними, якби я додав процедуру підключення ножа або завантажувальну машину до складу аналізу?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

Я хочу включити термін та його квадрат (змінні предиктора) до регресії, тому що я припускаю, що низькі значення позитивно впливають на залежну змінну, а високі значення мають негативний ефект. повинен захопити ефект більш високих значень. Тому я очікую, що коефіцієнт буде позитивним, а коефіцієнт буде від'ємним. Крім , я включаю …

9 regression  multiple-regression  polynomial  centering 

Нещодавно я переглянув свою дослідницьку роботу, і наступний коментар рецензента щодо моєї роботи: Результати, отримані за однією моделлю, не зовсім переконливі, особливо лінійна регресія, як правило, має недоліки в роботі з людьми, що втратили життя. Я пропоную авторам також спробувати логістичну регресію та порівняти відповідні результати з поточними результатами. Якщо …

9 regression  logistic  multiple-regression 

EDIT: З моменту створення цієї публікації я перейшов до додаткової публікації тут . Короткий зміст тексту нижче: Я працюю над моделлю і спробував лінійну регресію, трансформації Box Cox та GAM, але не досягнув особливого прогресу Використовуючи R, я в даний час працюю над моделлю , щоб передбачити успіх Малих бейсбольної …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

Я намагаюся вивчити лінійну регресійну модель. Однак у мене є певна плутанина, пов'язана з нормалізацією даних. Я нормалізував функції / предиктори до нульової середньої та одиничної дисперсії. Чи потрібно мені те ж саме робити для цілі. Якщо так, чому?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Я хочу вибрати моделі, що використовують regsubsets(). У мене є кадр даних під назвою olympiadaten (дані завантажені: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Я спочатку додаю цей кадр даних, а потім починаю аналізувати, мій код: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + PopPoverty …

9 r  multiple-regression  model-selection 

Я використовую PROC GLM в SAS, щоб підходити до рівняння регресії наступної форми Y=б0+б1Х1+б2Х2+б3Х3+б4тY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Діаграма QQ результуючих червоних осіб вказує на відхилення від нормальності. Будь-яка трансформація не корисна для того, щоб зробити залишки нормальними.YYY На цьому етапі я можу …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Я хотів би провести лінійну регресію над багатовимірним набором даних. Існують відмінності між різними вимірами з точки зору їх величини порядку. Наприклад, розмір 1 зазвичай має діапазон значень [0, 1], а розмірність 2 має діапазон значень [0, 1000]. Чи потрібно мені робити якісь перетворення, щоб забезпечити діапазон даних для різних …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

Я планую включати координати як коваріати в рівняння регресії, щоб пристосуватись до просторової тенденції, яка існує в даних. Після цього я хочу перевірити залишки на просторову автокореляцію у випадковому варіанті. У мене є кілька питань: Чи повинен я виконувати лінійну регресію, в якій лише незалежні змінні - координати і а …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Припустимо, нам надають набір даних форми (y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n}) і (y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1}). Нам дається завдання передбачитиyyy на основі значень xxx. Ми оцінюємо дві регресії, де: yy=f1(x1,⋯,xn−1,xn)=f2(x1,⋯,xn−1)(1)(2)(1)y=f1(x1,⋯,xn−1,xn)(2)y=f2(x1,⋯,xn−1) \begin{align} y &=f_{1}(x_{1},\cdots, x_{n-1}, x_{n}) \tag{1} \\ y &=f_{2}(x_{1},\cdots, x_{n-1}) \tag{2} \end{align} Ми також оцінюємо регресію, яка прогнозує значення xnxnx_{n} на основі значень (x1,⋯,xn−1)(x1,⋯,xn−1)(x_{1},\cdots, x_{n-1}), …

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

Чи існують стандартні алгоритми (на відміну від програм) для ієрархічної лінійної регресії? Люди зазвичай просто роблять MCMC чи є більш спеціалізовані, можливо частково закриті форми, алгоритми?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

У мене є великий набір даних, що складається із значень кількох сотень фінансових змінних, які можна було б використовувати в декількох регресіях для прогнозування поведінки індексного фонду в часі. Я хотів би зменшити кількість змінних до десяти або більше, зберігаючи якомога більше прогнозних можливостей. Додано: Скорочений набір змінних повинен бути …

9 regression  multivariate-analysis  model-selection  multiple-regression