Запитання з тегом «regression»

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Я підхоплюю модель випадкових ефектів glmerдо деяких бізнес-даних. Метою є аналіз результатів продажів через дистриб'ютора з урахуванням регіональних відмінностей. У мене є такі змінні: distcode: ідентифікатор дистриб'ютора, близько 800 рівнів region: географічний ідентифікатор верхнього рівня (північ, південь, схід, захід) zone: географія середнього рівня, що вкладається region, приблизно 30 рівнів territory: …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

Які відношення та різниця між часовими рядами та регресом? Чи правильно для моделей та припущень регресійні моделі передбачають незалежність між вихідними змінними для різних значень вхідної змінної, тоді як модель часових рядів не робить? Які ще інші відмінності? Для методів - з веб-сайту Дарлінгтона Існує ряд підходів до аналізу часових …

12 regression  time-series  box-jenkins 

Я опублікував це на mathoverflow і ніхто не відповів: Метод Шеффе для визначення статистично значущих контрастів широко відомий. Контраст серед засобів , з популяцій є лінійною комбінацією , в якому , а скалярний кратний контраст - це по суті той самий контраст, тому можна сказати, що безліч контрастів є проективним …

12 regression  hypothesis-testing  contrasts  np 

Чим пояснюються відмінності р-значень у наступних aovта lmвикликах? Чи різниця лише через різні типи обчислень сум квадратів? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Чи можна навчитись випадковому лісу для відповідного прогнозування даних підрахунку? Як би це діяло? У мене досить широкий діапазон значень, тому класифікація насправді не має сенсу. Якби я застосував регресію, я б просто врізав результати? Я тут зовсім загубився. Будь-які ідеї?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Кореляція, , - міра лінійної асоціації між двома змінними. Коефіцієнт детермінації, r 2 , - це міра того, яка частина змінності в одній змінній може бути "пояснена" варіацією в іншій.rrrr2r2r^2 Наприклад, якщо - кореляція між двома змінними, то r 2 = 0,64 . Отже, 64% змінності в одному можна пояснити …

12 regression  correlation  r-squared 

Я не зміг зрозуміти, як виконати лінійну регресію в R для повторного проекту вимірювання. У попередньому запитанні (все ще без відповіді) мені було запропоновано не використовувати, lmа скоріше використовувати змішані моделі. Я використовував lmнаступним чином: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (більш детальну інформацію про набір даних можна знайти за посиланням вище) …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

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 

Традиційний підхід до вибору змінних полягає у пошуку змінних, які найбільше сприяють прогнозуванню нової відповіді. Нещодавно я дізнався про альтернативу цьому. При моделюванні змінних, що визначають ефект від лікування - як, наприклад, у клінічному випробуванні фармацевтичного препарату, - ця зміна вважається якісно взаємодіючоюз лікуванням, якщо, залишаючи інші речі виправленими, зміна …

12 regression  feature-selection 

Ось перелік коефіцієнтів логістичної регресії (перший - перехоплення) -1059.61966694592 -1.23890500515482 -8.57185269220438 -7.50413155570413 0 1.03152408392552 1.19874787949191 -4.88083274930613 -5.77172565873336 -1.00610998453393 Мені здається дивним, наскільки перехоплення настільки низьке, і у мене коефіцієнт, який насправді дорівнює 0. Я не зовсім впевнений, як би це інтерпретував. Чи означає 0, що конкретна змінна зовсім не впливає …

12 regression  logistic 

Я намагаюся зрозуміти перехресну валідацію для порядкової логістичної регресії. Мета гри - перевірити модель, яка використовується в аналізі ... Спочатку будую набір даних про іграшки: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

Я дуже новий в часткових найменших квадратиках (PLS) і намагаюся зрозуміти вихід R функції plsr()в plsпакеті. Давайте змоделюємо дані та запустимо PLS: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy <- scale(y) p <- …

12 r  regression  partial-least-squares 

Якщо Hosmer-Lemeshow вказує на відсутність придатності, але AIC є найнижчим серед усіх моделей .... чи варто все-таки використовувати модель? Якщо я видаляю змінну, статистика Хосмера-Лемешоу не є істотною (це означає, що немає грубої недостатності придатності). Але АПК збільшується. Редагувати : Я думаю, загалом, якщо AIC різних моделей близькі (тобто ) …

12 regression  logistic  hosmer-lemeshow-test 

Цікаво, які відмінності між t-тестом та ANOVA в лінійній регресії? Це t-тест, щоб перевірити, чи має будь-який з схилів і перехоплення середній нуль, а ANOVA для того, щоб перевірити, чи всі схили мають середній нуль? Це єдина різниця між ними? У простій лінійній регресії, тобто там, де існує лише одна …

12 regression  anova  t-test