Запитання з тегом «regression»

Виконуючи байєсівську лінійну регресію, потрібно призначити пріоритет для схилу і перехрестити b . Оскільки b - параметр розташування, має сенс призначити рівномірний попередній; однак, мені здається, що a схожий на параметр масштабу, і видавати уніформу перед ним видається неприродно.ааaббbббbааa З іншого боку, не зовсім правильно видавати звичайний неінформативний попередній Джефрі …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

Як аналог цієї посади , я працював над імітацією даних безперервними змінними, піддаючи себе кореляційним перехопленням і нахилам. Хоча є великі повідомлення на цю тему на сайті , а також за межами сайту , у мене були труднощі зустрівши , наприклад початок в кінець з змодельованих даних, паралельно простий, реальний …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

У цьому документі (у вільному доступі через центральний PubMed) автори використовують негативну біноміальну регресію для моделювання оцінки на 10-елементному інструменті екранування, набраному 0-40. Ця процедура передбачає підрахунок даних, що тут явно не так. Мені б хотілося вашої думки про те, чи прийнятний такий підхід, оскільки я іноді використовую той же …

10 regression  negative-binomial  count-data 

Припустимо, що я намагаюся повторно параметризувати функцію вірогідності, яка розподілена експоненціально. Якщо моя оригінальна функція вірогідності: р (у∣ θ ) = θ e- θ уp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} і я хотів би повторно параметризувати його за допомогою , оскільки не є випадковою змінною, а параметром, достатньо …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

У мене виникає питання щодо обґрунтованості використання RMSE (Root Mean Squared Error) для порівняння різних логістичних моделей. Відповідь є 0або, 1і прогнози є ймовірністю між 0- 1? Чи справедливий спосіб, застосований нижче, і для двійкових відповідей? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

У минулому мені було задано ряд питань, що стосуються опублікованих праць у ряді областей, де регресії (і пов'язані з ними моделі, такі як моделі панелей або GLM) використовуються для даних спостережень (тобто даних, не отриманих контрольованим експериментом , у багатьох випадках - але не завжди - дані, які спостерігаються з …

10 regression  references  instrumental-variables  observational-study 

Система рейтингів Elo використовує алгоритм мінімізації градієнта спуску функції перехресної ентропії втрат між очікуваною та спостережуваною ймовірністю результату в парних порівняннях. Ми можемо записати загальні функції втрат як E=−∑n,ipiЛ о г( qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) де сума виконується за всіма результатами та всіма противниками n . p i - …

10 regression  optimization  rating 

У мене є набір даних, що складається з 10 змінних. Я провів часткові найменші квадрати (PLS), щоб передбачити єдину змінну відповіді на цих 10 змінних, вилучив 10 компонентів PLS, а потім обчислив дисперсію кожного компонента. За вихідними даними я взяв суму дисперсій усіх змінних, яка дорівнює 702. Потім я розділив …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Я прочитав у статті таке речення: Те, що є різниця між короткотерміновими та довгостроковими коефіцієнтами, є результатом нашої специфікації, яка включає відсталі ендогенні змінні. Вони виконують регресію в перших відмінностях і включають відставання залежної змінної. Тепер вони стверджують, що якщо ви подивитеся на оцінку (наприклад, дозволимо назвати цю оцінку ) …

10 regression  time-series  lags 

Далі йде номограма, створена з набору даних mtcars з пакетом rms для формули: mpg ~ wt + am + qsec Сама модель здається гарною з R2 0,85 і P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

У мене є наступні прості вектори X і Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Я хочу зробити регресію за допомогою журналу X. Щоб уникнути отримання журналу (0), я намагаюся поставити +1 або +0.1 або …

10 r  regression  lognormal 

Коли я оцінюю випадкову прогулянку з AR (1), коефіцієнт дуже близький до 1, але завжди менший. Яка математична причина того, що коефіцієнт не більший одиниці?

10 regression  autoregressive  random-walk 

Я намагаюся запустити просту регресію, але мої змінні Y спостерігаються на щомісячній частоті, а х змінних - на річній частоті. Я дуже буду вдячний за деякими рекомендаціями щодо відповідного підходу, який може бути використаний для регресій з різною частотою. Дуже дякую

10 regression  time-series 

Як слід вирішити питання використання лінійної регресійної моделі чи нелінійної регресійної моделі? Моя мета - передбачити Y. У випадку простого набору даних та я міг би легко визначити, яку регресійну модель слід використовувати, будуючи графік розкиду.уxxxуyy У випадку різновидів, таких як і . Як я можу визначити, яку регресійну модель …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

У мене є деякі змінні, і мені цікаво знайти нелінійні зв’язки між ними. Тож я вирішив прилаштувати якийсь сплайн або льос і надрукувати приємні сюжети (див. Код нижче). Але я також хочу мати певну статистику, яка дає мені уявлення, наскільки ймовірним є те, що відносини є питанням випадковості ... тобто, …

10 r  regression  splines  loess