Запитання з тегом «regression»

У мене є деякі дані, які я встановив, використовуючи модель LOESS в R, давши мені це: Дані мають один предиктор і одну відповідь, і вони є гетеросептичними. Я також додав інтервали довіри. Проблема полягає в тому, що інтервали - це довірчі інтервали для лінії, тоді як мене цікавлять інтервали прогнозування. …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

У мене є питання про опущені змінні зміщення в логістичній та лінійній регресії. Скажімо, я опускаю деякі змінні з лінійної регресійної моделі. Прикиньте, що ці опущені змінні не співвідносяться зі змінними, які я включив у свою модель. Ці опущені змінні не зміщують коефіцієнтів у моїй моделі. Але в рамках логістичної …

17 regression  logistic  least-squares  bias 

Я провів цю порядкову логістичну регресію в R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Я отримав цей підсумок моделі: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

У мене є два основні ефекти, V1 і V2. Вплив V1 і V2 на змінні відповіді негативний. Однак я чомусь отримую позитивний коефіцієнт для терміна взаємодії V1 * V2. Як я можу це інтерпретувати? чи можлива така ситуація?

17 regression  interaction 

У мене є незалежна змінна назва "якість"; ця змінна має 3 способи реагування (погана якість; середня якість; висока якість). Я хочу ввести цю незалежну змінну в свою багаторазову лінійну регресію. Коли у мене є двійкова незалежна змінна (фіктивна змінна, я можу кодувати 0/1 ), її легко ввести в модель множинної …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Я не розумію пояснення у Rфайлі довідки для ефектів () : Для лінійної моделі, оснащеної lmабо aov, ефекти - це некорельовані величини одиничної свободи, отримані проектуванням даних на послідовні ортогональні підпростори, що утворюються в результаті розкладання QR під час процесу підгонки. Хтось може пояснити, що це означає? Чи ортогональні підпростори …

17 r  regression 

Я знаю, що β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} і ось як я дістався під час обчислення дисперсії: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} але це так далеко, як …

17 regression  self-study 

З огляду на безперервно залежну змінну y та незалежні змінні, включаючи порядкову змінну X 1 , як мені вписати лінійну модель R? Чи є документи про цей тип моделі?

17 r  regression  lasso  ordinal-data  predictor 

У мене є два часові ряди: Проксі-сервер премії за ринковий ризик (ERP; червона лінія) Безризикова ставка, опосередкована державною облігацією (синя лінія) Я хочу перевірити, чи може безризикова ставка пояснити ERP. Цим я в основному дотримувався поради Цей (2010, 3-е видання, стор. 96): Фінансовий часовий ряд: Встановіть модель лінійної регресії та …

17 regression  time-series 

Це основне питання щодо моделей Box-Jenkins MA. Як я розумію, модель MA - це в основному лінійна регресія значень часових рядів проти попередніх термінів помилки . Тобто спостереження спочатку регресується проти його попередніх значень а потім одне або більше значень використовуються як терміни помилки для MA модель.е т , . …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Припустимо, ми провели просту лінійну регресію y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy=\beta_0+\beta_1x+u , зберегли залишки ui^ui^\hat{u_i} та намалюємо гістограму розподілу залишків. Якщо ми отримаємо щось, схоже на звичне розповсюдження, чи можемо ми припустити, що наш термін помилки має такий розподіл? Скажіть, якщо ми з'ясували, що залишки нагадують нормальний розподіл, чи є сенс вважати нормальність терміна …

17 r  regression  residuals 

Оновлення : Вибачте за інше оновлення, але я знайшов можливі рішення з дробовими поліномами та конкуруючим пакетом ризиків, з яким мені потрібна допомога. Проблема Я не можу знайти простий спосіб зробити залежний від часу аналіз коефіцієнтів в Р. Я хочу, щоб я міг взяти свій коефіцієнт змінних і зробити це …

17 r  regression  survival  cox-model 

Ми працюємо з деякими логістичними регресіями, і ми зрозуміли, що середня оцінена ймовірність завжди дорівнює частці одиниць у вибірці; тобто середнє значення пристосованих значень дорівнює середньому зразка. Хтось може мені пояснити причину чи дати мені посилання, де я можу знайти цю демонстрацію?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

У мене встановлена ​​модель (з літератури). У мене також є вихідні дані для прогнозних змінних. Яке рівняння я повинен використовувати для отримання ймовірностей? В основному, як я поєдную необроблені дані та коефіцієнти для отримання ймовірностей?

17 regression  logistic 

Я намагаюся зрозуміти логіку, що стоїть на F-тесті ANOVA в простому лінійному регресійному аналізі. Питання, яке у мене таке, наступне. Коли значення F, тобто MSR/MSEвелике, ми приймаємо модель як значущу. У чому полягає логіка цього?

17 regression  anova