Запитання з тегом «multiple-regression»

Модель лінійної регресії створює купу припущень, що квантильна регресія не має, і, якщо допущення лінійної регресії виконуються, то моя інтуїція (і деякий дуже обмежений досвід) полягає в тому, що середня регресія дала б майже однакові результати, як лінійна регресія. Отже, які переваги має лінійна регресія? Це, звичайно, звичніше, але крім …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

У мене є модель прогнозування, протестована чотирма методами, як ви бачите на малюнку boxplot нижче. Атрибут, який передбачає модель, знаходиться в межах 0-8. Ви можете помітити, що існує одна верхня межа та три нижньої межі, що вказана усіма методами. Цікаво, чи доцільно видалити ці дані з даних? Або це свого …

15 regression  machine-learning  multiple-regression  predictive-models  outliers 

Сьогодні я розігрувався з невеликим набором даних і здійснив просту регресію OLS, яка, як я очікувала, вийде з-за ідеальної мультиколінеарності. Однак цього не сталося. Це означає, що моє розуміння мультиколінеарності неправильне. Моє запитання: де я помиляюся? Я думаю, що можу показати, що одна з моїх змінних є лінійною комбінацією інших. …

15 multiple-regression  least-squares  multicollinearity 

Зокрема, мені цікаво, чому у нас є ця концепція Множина R (яку я можу зрозуміти як співвідношення між спостережуваними та прогнозованими балами при множинній регресії), а потім окрема концепція R-квадрата, яка є просто квадратом або Р. Мені було повідомлено, що R-квадрат - це зміна відсоткової зміни, а R - ні, …

15 multiple-regression 

У рамках завдання мені довелося підходити до моделі з двома змінними предиктора. Тоді мені довелося намалювати графік залишків моделей проти одного з включених прогнозів і внести зміни на основі цього. Сюжет показав криволінійну тенденцію, і тому я включив квадратичний термін для цього прогноктора. Нова модель показала, що квадратичний термін є …

15 statistical-significance  multiple-regression  modeling 

Я використовую rlm в пакеті R MASS для регресу багатовимірної лінійної моделі. Він добре працює для декількох зразків, але я отримую квазінульові коефіцієнти для конкретної моделі: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = na.omit) Residuals: Min 1Q …

15 r  multiple-regression  robust 

Наразі я оцінюю багатоколірність у своїх наборах даних. Які порогові значення VIF та індекс стану нижче / вище говорять про проблему? VIF: Я чув, що VIF - це проблема.≥ 10≥10\geq 10 Після видалення двох проблемних змінних, VIF становить для кожної змінної. Чи потребують змінних більше лікування чи цей VIF здається …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

У мене є лінійна модель з приблизно 6 провісниками, і я буду представляти оцінки, значення F, значення p тощо. Однак мені було цікаво, що було б найкращим візуальним сюжетом для представлення індивідуального ефекту одного прогноктора змінна відповідь? Діаграма розкиду? Умовна ділянка? Ефекти сюжету? тощо? Як би я трактував цей сюжет? …

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

Мені знайоме використання декількох лінійних регресій для створення моделей різних змінних. Однак мені було цікаво, якщо регресійні тести колись використовуються для того, щоб робити якісь основні перевірки гіпотез. Якщо так, як би виглядали ці сценарії / гіпотези?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Скажімо, у мене є N спостережень, можливо, декілька факторів, і я повторюю кожне спостереження двічі (або M разів), як би регресія на цьому новому наборі розміру NM порівнялася з регресією лише за оригінальними спостереженнями?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Я читав в Абді (2003), що Коли незалежні змінні є ортогональними попарно, ефект кожної з них у регресії оцінюється шляхом обчислення нахилу регресії між цією незалежною змінною та залежною змінною. У цьому випадку (тобто, ортогональність IV) коефіцієнти часткової регресії дорівнюють коефіцієнтам регресії. У всіх інших випадках коефіцієнт регресії буде відрізнятися …

14 regression  multiple-regression  regression-coefficients  terminology 

У мене є теоретична економічна модель, яка полягає в наступному, y=a+b1x1+b2x2+b3x3+uy=a+b1x1+b2x2+b3x3+u y = a + b_1x_1 + b_2x_2 + b_3x_3 + u Так теорія говорить, що для оцінки y є x1x1x_1 , x2x2x_2 і x3x3x_3 коефіцієнти .yyy Тепер у мене є реальні дані, і мені потрібно оцінити b1b1b_1 , b2b2b_2 …

14 regression  multiple-regression  endogeneity 

Мені цікаво отримати об'єктивну оцінку R2R2R^2 при множинній лінійній регресії. Розмірковуючи, я можу придумати два різних значення, що є неупередженою оцінкою R2R2R^2 може бути яка намагається відповідати. З вибірки R2R2R^2 : r-квадрат, який був би отриманий, якщо рівняння регресії отримано з вибірки (тобто,β^β^\hat{\beta} ), застосовувалося до нескінченного обсягу даних, що …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

Я подумав, що я можу погратись із деяким байєсівським змінним вибором, дотримуючись приємного допису в блозі та пов'язаних з ним паперів. Я написав програму в rjags (де я досить новичок) і отримав дані про ціни на Exxon Mobil, а також деякі речі, які навряд чи пояснюють її повернення (наприклад, ціни …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

Що в економетриці розуміють під скороченою формою? Крім того, що шукають люди, коли вони говорять: "Я хотів би бачити зменшені оцінки". Це було вирішено на роботі, і окремі пояснення та пошук Google є надмірно технічними. Сподіваючись, що хтось зможе навести простий приклад.

14 regression  multiple-regression  econometrics