Запитання з тегом «multiple-regression»

Я випускник бізнесу та економіки, який зараз навчається на ступінь магістра з інженерії даних. Під час вивчення лінійної регресії (LR), а потім аналізу часових рядів (TS) у мене в голові з’явилося запитання. Навіщо створювати абсолютно новий метод, тобто часовий ряд (ARIMA), замість того, щоб використовувати кілька лінійних регресій і додавати …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Я читав тут, що - це кількість ступенів свободи, яку я повинен використовувати, роблячи t-тест на значення коефіцієнта регресії, але не розумію, чому. Я розумів, що t-тести, як правило, мали ступінь свободи.n−p−1n−p−1n-p-1n−1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Я новачок у мові R Мені хотілося б знати, як імітувати з декількох лінійних регресійних моделей, які виконують усі чотири припущення регресії. добре, дякую. Скажімо, я хочу імітувати дані на основі цього набору даних: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) то я отримую вихід: Call: lm(formula = y ~ x1 + …

14 r  multiple-regression  simulation 

Питання просте: Чи доцільно використовувати лінійну регресію, коли Y обмежена і дискретна (наприклад, тестовий бал 1 ~ 100, деякий заздалегідь визначений рейтинг 1 ~ 17)? У цьому випадку, чи "не добре" використовувати лінійну регресію, або цілком неправильно її використовувати?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Як я розумію, вибір змінних на основі p-значень (принаймні, в контексті регресії) сильно хибний. Здається, вибір змінних на основі AIC (або подібного) також вважається дефектом з деяких причин, хоча це здається трохи незрозумілим (наприклад, дивіться моє запитання та деякі посилання на цю тему тут: Що саме таке "поетапний вибір моделі"? …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

Я отримую деякі непрості результати для співвідношення суми з третьою змінною, коли два предиктори негативно співвідносяться. Що викликає ці неспокійні результати? Приклад 1: Кореляція між сумою двох змінних та третьої змінної Розглянемо формулу 16.23 на сторінці 427 тексту Гільдфорда 1965 року, показану нижче. Непроста знахідка: Якщо обидві змінні співвідносяться .2 …

13 correlation  multiple-regression 

Що таке часткова F-статистика? Це те саме, що частковий F-тест? Коли ви обчислите часткову F-статистику? Я припускаю, що це має відношення до порівняння регресійних моделей, але я щось не слідкую (?)

13 regression  multiple-regression 

Я шукаю поради та коментарі, які стосуються аналізу співвідношень та ставок. У галузі, в якій я працюю, аналіз співвідношень, зокрема, широко поширений, але я прочитав декілька робіт, які дозволяють припустити, що це може бути проблематичним, я думаю про: Кронмаль, Річард А. 1993. Помилкова кореляція та помилковість стандарту відношення переглянуто. Журнал …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

Я не впевнений, як інтерпретувати цю прогресивну регресію, яку я натрапив на "Stata". Дані наводяться на затвердження позики, а білий - фіктивна змінна величина, яка = 1, якщо людина біла, і = 0, якщо людина не була. Будь-яка допомога щодо того, як це прочитати, буде дуже вдячна. Я найбільше шукаю, …

13 regression  multiple-regression  stata 

Я хочу передбачити висоту дерева в певній області, використовуючи деякі змінні, отримані за допомогою дистанційного зондування. Як приблизна біомаса тощо. Спочатку я хочу використовувати лінійну регресію (я знаю, що це не найкраща ідея, але це необхідний крок для мого проекту). Мені хотілося знати, як погано може впливати на нього просторова …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Наведені нижче графіки - це залишкові діаграми розсіювання регресійного тесту, для яких припущення про «нормальність», «гомоскедастичність» та «незалежність» вже точно виконані! Для тестування припущення "лінійності" , хоча, переглядаючи графіки, можна здогадатися, що співвідношення криволінійне, але питання полягає в тому, як можна використати значення для "R2 лінійного" для перевірки припущення про …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

У мене є 6 змінних ( ), які я використовую для прогнозування . Виконуючи аналіз даних, я спершу спробував багаторазову лінійну регресію. З цього значення мали лише дві змінні. Однак, коли я провів лінійну регресію, порівнюючи кожну змінну окремо з , всі, крім однієї, були значущими ( десь від менш …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif 

У Здебільшого безшкодній економетрії: Супутник емпіриків (Ангріст і Пішке, 2009: стор. 209) я прочитав наступне: (...) Насправді, щойно визначений 2SLS (скажімо, простий Оцінювач Вальда) є приблизно неупередженим . Це важко показати формально, оскільки щойно визначений 2SLS не має моментів (тобто розподіл вибірки має жирові хвости). Тим не менш, навіть із …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

Поступова регресія в минулому використовувалася в багатьох біомедичних працях, але, схоже, це покращується з кращою освітою багатьох її питань. Однак багато старих рецензентів все ще просять цього. Які обставини, коли поетапна регресія відіграє певну роль і їх слід використовувати, якщо такі є?

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption