Запитання з тегом «multiple-regression»

Функція lm в R може роздрукувати оцінену коваріацію коефіцієнтів регресії. Що дає нам ця інформація? Чи можемо ми зараз краще інтерпретувати модель або діагностувати проблеми, які можуть бути присутніми в моделі?

13 r  multiple-regression  least-squares 

У мене є щоденні дані про продажі товару, що є дуже сезонним. Я хочу зафіксувати сезонність у регресійній моделі. Я читав, що якщо у вас є дані щокварталу чи щомісяця, у такому випадку ви можете створити 3 та 11 фіктивних змінних відповідно - але чи можу я мати справу з …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Мені хотілося б порівняти вибрані моделі з хребтом, ласо і еластичною сіткою. На рис. Нижче показані коефіцієнти шляхів з використанням усіх 3-х методів: конь (рис. А, альфа = 0), ласо (фіг. В; альфа = 1) і еластична сітка (фіг С; альфа = 0,5). Оптимальне рішення залежить від обраного значення лямбда, …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Ступінь свободи в множинній регресії дорівнює , де k - кількість змінних.N- k - 1N−k−1N-k-1kkk Чи мають включають змінний відгук (тобто, Y )? Наприклад, у моделі Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 , то k = 3 (тобто, 1 df кожен для …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Вибачте, якщо це нове питання; Я намагаюся вчити себе статистику вперше. Я думаю, що у мене є основна процедура, але я намагаюся виконати її з Р. Отже, я намагаюся оцінити значення коефіцієнтів регресії у множинній лінійній регресії форми y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat \beta Я думаю, що t-статистика для …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

Уявіть, що дослідник досліджує набір даних та виконує 1000 різних регресій, і він виявляє одне цікаве відношення між ними. Тепер уявіть, що інший дослідник з тими ж даними виконує лише 1 регресію, і виявляється, що той самий дослідник взяв 1000 регресій, щоб знайти. Дослідник 2 не знає дослідника 1. Чи …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Ортогональні многочлени в одновимірному наборі точок - це многочлени, які виробляють значення в цих точках таким чином, що його крапковий добуток і попарна кореляція дорівнюють нулю. R може виробляти ортогональні многочлени з функцією poly . Таку ж функцію має і варіант поліма, який виробляє ортогональні многочлени на множинні множинні точки. …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Я бачив формули у Вікіпедії. які стосуються відстані махаланобісу та важеля: Відстань махаланобіса тісно пов'язана зі статистикою важеля, , але має різну шкалу:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). У пов'язаній статті Вікіпедія описує hhh у цих термінах: У моделі лінійної регресії, оцінка важелів для блоку даних визначаються як: діагонального …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

У мене є велика сукупна ринкова інформація про продажі вина в США, і я хотів би оцінити попит на певні вина високої якості. Ці частки ринку в основному були отримані з випадкової корисної моделі форми Ui j t= X'j tβ- α рj t+ ξj t+ ϵij t≡ δjt+ ϵj tUijт=Хjт'β-αpjт+ξjт+ϵijт≡δjт+ϵjтU_{ijt} …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

При використанні природних (тобто обмежених) кубічних сплайнів базові функції, створені вкрай колінеарними, і при використанні в регресії, здається, створюють дуже високу статистику VIF (коефіцієнта дисперсії), що сигналізує про мультиколінеарність. Коли ми розглядаємо випадок моделі для прогнозування, це питання? Схоже, це завжди буде так через характер конструкції шпонки. Ось приклад в …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

Чи можливо отримати позитивну кореляцію між регресором та відповіддю ( +0,43), а після цього отримати від'ємний коефіцієнт у пристосованій регресійній моделі для цього регресора? Я не говорю про зміни в знаку регресора серед деяких моделей. Знак коефіцієнта завжди залишається. Чи можуть інші змінні примірної моделі впливати на зміну знака?

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Зараз я працюю над створенням прогнозної моделі для двійкового результату на наборі даних із ~ 300 змінними та 800 спостереженнями. Я багато читав на цьому сайті про проблеми, пов’язані з поетапною регресією, а чому б не використовувати її. Я читав про регресію LASSO та її здатність до вибору особливостей і …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Спроба підрахувати кількість відвідувань за демографічними показниками та послугами. Дані дуже перекошені. Гістограми: qq ділянки (зліва - журнал): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityі serviceє факторними змінними. Я отримую низьке значення p для всіх змінних, але також отримую низький r-квадрат у розмірі .05. Що я повинен зробити? Чи працювала …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

Далі представлена ​​модель, створена з mtcarsнабору даних: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) 0.0000 …

12 regression  multiple-regression  r-squared