Запитання з тегом «regression»

Чому в декількох лінійних регресіях, чому можна мати дуже значну статистику F (p <.001), але мати дуже високі значення p у всіх тестах регресора? У моїй моделі є 10 регресорів. Один має р-значення 0,1, а решта вище 0,9 Для вирішення цієї проблеми див. Подальше запитання .

70 hypothesis-testing  regression  t-test  multicollinearity 

Я б очікував, що коефіцієнт кореляції буде таким же, як і нахил регресії (бета), однак лише порівнявши два, вони різні. Чим вони відрізняються - яку різну інформацію вони дають?

69 regression  correlation 

Я помітив, що довірчий інтервал для прогнозованих значень в лінійній регресії має тенденцію бути вузьким навколо середнього значення прогноктора і жиру навколо мінімальних і максимальних значень прогноктора. Це можна побачити на графіках цих 4 лінійних регресій: Я спочатку думав, що це тому, що більшість значень предикторів були сконцентровані навколо середнього …

69 regression  confidence-interval  linear-model  standard-error  prediction-interval 

Я фактично переглядаю рукопис, де автори порівнюють 5-6 моделей регресії логіту з AIC. Однак деякі моделі мають умови взаємодії, не включаючи окремі коваріатні терміни. Чи має сенс це робити? Наприклад (не характерно для моделей logit): M1: Y = X1 + X2 + X1*X2 M2: Y = X1 + X2 M3: …

68 regression  modeling  interaction  aic 

Я пам’ятаю, як сидіти на курсах статистики як недооцінене слухання того, чому екстраполяція була поганою ідеєю. Крім того, в Інтернеті є безліч джерел, які коментують це. Там також згадка про нього тут . Хтось може допомогти мені зрозуміти, чому екстраполяція - це погана ідея? Якщо це так, то як це, …

68 regression  time-series  forecasting 

Я роблю кілька обчислень на різних матрицях (головним чином у логістичній регресії), і я часто отримую помилку "Матриця є сингулярною", де мені потрібно повернутися назад і видалити корельовані змінні. Моє запитання тут - що б ви вважали "сильно" корельованою матрицею? Чи є порогове значення кореляції для відображення цього слова? Як …

66 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

Розглянемо наступні три явища. Парадокс Штейна: з огляду на деякі дані багатовимірного нормального розподілу в , середнє значення вибірки не є дуже хорошим оцінником справжнього середнього. Оцінку можна отримати з нижньою середньою помилкою у квадраті, якщо зменшити всі координати середнього зразка у напрямку до нуля [або до їх середнього значення, …

64 regression  mixed-model  ridge-regression  shrinkage  steins-phenomenon 

У мене є те, що, ймовірно, просте питання, але це мене зараз бентежить, тому я сподіваюся, що ви можете мені допомогти. У мене є модель регресії найменших квадратів, з однією незалежною змінною та однією залежною змінною. Відносини не суттєві. Тепер я додаю другу незалежну змінну. Тепер зв’язок між першою незалежною …

64 regression  multiple-regression  power  suppressor 

Чи справді різні та багатоваріантні регресії різняться? Що таке змінна в будь-якому випадку?

63 regression  multiple-regression  terminology  multivariate-regression 

Чи можливо мати (множинне) рівняння регресії з двома або більше залежними змінними? Звичайно, ви можете запустити два окремі рівняння регресії, по одному для кожного DV, але це не здається, що воно би захопило будь-які відносини між двома DV?

61 regression 

Чи може хтось мені пояснити, чому хтось обрав би параметричний над непараметричним статистичним методом для тестування гіпотез чи регресійного аналізу? На мій погляд, це як поїхати на рафтинг і вибрати не водостійкий годинник, тому що ви не зможете його намочити. Чому б не використати інструмент, який працює у кожному випадку?

60 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  estimation  nonparametric 

З того, що мені відомо, використання ласо для змінного вибору вирішує проблему корельованих входів. Крім того, оскільки він еквівалентний регресії з найменшим кутом, він обчислюється не повільно. Однак багато людей (наприклад, люди, яких я знаю, що займаються біостатистикою) все ще, здається, віддають перевагу поетапному або поетапному змінному вибору. Чи є …

60 regression  feature-selection  lasso 

Я розумію, що оцінка регресії хребта - це яка мінімізує залишкову суму квадрата та штраф у розміріββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin⁡[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[ \text{RSS} + \lambda \|\beta\|^2_2\big] Однак я не повністю розумію значення того факту, що βridgeβridge\beta_\text{ridge} відрізняється від βOLSβOLS\beta_\text{OLS} лише додаванням невеликої константи до діагоналі X′XX′XX'X . …

59 regression  least-squares  ridge-regression  shrinkage 

Які методи доступні для згортання (чи об'єднання) багатьох категорій до кількох, з метою використання їх як вхідних даних (прогнозів) у статистичній моделі? Розглянемо таку змінну, як студент коледжу (дисципліна, яку обирає студент). Це не упорядковане і категоричне, але потенційно воно може мати десятки різних рівнів. Скажімо, я хочу використовувати мажор …

58 regression  categorical-data  dimensionality-reduction  feature-construction  many-categories 

Що мається на увазі, коли ми говоримо, що у нас є насичена модель?

58 modeling  regression