Запитання з тегом «regression»

Мені цікаво, як інструментальна змінна розглядає зміщення вибору в регресії. Ось приклад я жував: У основному нешкідлива Економетрика , автори обговорюють внутрішньовенну регресію , що відноситься до військової служби і прибув пізніше в житті. Питання полягає в тому, "Чи збільшується чи зменшується майбутня прибутковість в армії?" Вони досліджують це питання …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

Якщо це повторне запитання, будь ласка, вкажіть правильний шлях, але подібні запитання, які я тут знайшов, були недостатньо схожими. Припустимо, я оцінюю модель Y= α + βХ+ уY=α+βХ+уY=\alpha + \beta X + u і знайдіть, що . Однак виявляється, що , і я підозрюю , і зокрема, що . Тому …

11 r  regression  hypothesis-testing  econometrics 

У нас є дані з бінарним результатом і деякими коваріатами. Я використовував логістичну регресію для моделювання даних. Просто простий аналіз, нічого надзвичайного. Кінцевим результатом має бути крива доза-відповідь, де ми показуємо, як змінюється ймовірність для конкретного коваріату. Щось на зразок цього: Ми отримали певну критику від внутрішнього рецензента (не чистого …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

Я застосував деякі дані, щоб знайти найкраще рішення змінних моделі регресії за допомогою регресії хребта в Р. Я використовував lm.ridgeі glmnet(коли alpha=0), але результати дуже відрізняються, особливо коли lambda=0. Припускається, що обидва оцінки параметрів мають однакові значення. Отже, у чому тут проблема? з найкращими побажаннями

11 r  regression  ridge-regression  glmnet 

Раніше я дізнався про вибіркові розподіли, які давали результати, що стосуються оцінки, з точки зору невідомого параметра. Наприклад, для вибіркових розподілів та в моделі лінійної регресії β 1Уя=βпро+β1Xя+εяβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) і β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

Я хочу пов’язати дефекти коду з такими показниками складності коду, як близькість. Одна поширена модель полягає в тому, щоб розглядати це як процес Пуассона, де тривалість - це скільки часу витрачається на кодування, а щільність - функція складності коду. Я в змозі зробити регресію і отримати значення значущості тощо. Однак …

11 regression  data-visualization  poisson-distribution 

Відмова: Це для домашнього завдання. Я намагаюся придумати найкращу модель для ціни на алмази, залежно від кількох змінних, і, здається, поки що у мене досить гарна модель. Однак я зіткнувся з двома змінними, які, очевидно, колінеарні: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 Depth -0.41035485 1.00000000 …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

Які застосування або переваги регресії зменшення розмірності (DRR) або контрольованих методів зменшення розмірності (SDR) в порівнянні з традиційними методами регресії (без зменшення розмірності)? Цей клас методів знаходить низьке розмірне представлення набору функцій для проблеми регресії. Приклади таких методів включають нарізану зворотну регресію, основні гессійські напрямки, оцінку середньої різниці нарізаних, зворотну …

11 regression  machine-learning  pca  dimensionality-reduction 

Я хочу зробити порядкову логістичну регресію в R без припущення про пропорційність. Я знаю, що це можна зробити безпосередньо за допомогою vglm()функції в Rналаштуваннях parallel=FALSE. Але моя проблема полягає в тому, як виправити певний набір коефіцієнтів у цій регресійній установці? Наприклад, скажімо, що залежна змінна дискретна і порядкова і може …

11 r  regression  logistic 

Мені відомо тест Ramset Reset, який може виявити нелінійні залежності. Однак якщо ви просто викинете один з коефіцієнтів регресії (просто лінійні залежності), ви можете отримати зміщення, залежно від кореляцій. Очевидно, тест Скидання не виявляється. Я не знайшов тест для цього випадку, але це твердження: "Ви не можете перевірити OVB, крім …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Я відвідую клас аналізу даних, і деякі мої добре вкорінені ідеї хитаються. А саме думка про те, що помилка (epsilon), як і будь-яка інша різновид дисперсії, стосується лише (так я думав) для групи (вибірки або цілої сукупності). Тепер нас вчать, що одне з припущень регресії - це те, що дисперсія …

11 regression  variance  error  measurement-error 

Мені потрібно трохи допомоги, щоб рухатись у правильному напрямку. З давніх пір я вивчив будь-яку статистику, і жаргон, схоже, змінився. Уявіть, що у мене є набір даних про автомобіль, таких як Час подорожі з міста А до міста Б Відстань від міста A до міста B Розмір двигуна Розмір взуття …

11 regression  categorical-data  categorical-encoding 

Я почав трохи розкопувати функцію plot.lm , ця функція дає шість ділянок для lm, вони: графік залишків проти встановлених значень графік масштабу-розміщення sqrt (| залишки |) проти встановлених значень звичайний сюжет QQ, графік відстані Кука від міток рядків сюжет залишків проти важелів сюжет відстаней Кука проти важеля / (1 важіль) …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

Після запуску регресії форми reg <- lm(y ~ x1 + x2, data=example)на наборі даних я можу отримати передбачувані значення, використовуючи predict(reg, example, interval="prediction", level=0.95) Мені цікаво, на що насправді посилаються передбачені значення, коли я використовую регресію для прогнозування фактичного набору даних. Чи не можу я отримати вихідні значення?

11 r  regression 

Мені хотілося б знати, чи є сенс вивчати графіки залишків стосовно залежної змінної, коли я отримав однозначну регресію. Якщо це має сенс, що означає сильна, лінійна, зростаюча кореляція між залишками (на осі y) та оцінними значеннями залежної змінної (на осі x)?

11 regression  residuals