Запитання з тегом «regression»

Коли в незалежній змінній є помилка вимірювання, я зрозумів, що результати будуть зміщені проти 0. Коли залежна змінна вимірюється помилкою, вони говорять, що це просто впливає на стандартні помилки, але це не має для мене особливого сенсу, оскільки ми оцінка ефекту не на вихідну змінну а на деяку іншу плюс …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

Книги та дискусії часто говорять про те, що при зіткненні з проблемами (яких існує декілька) з передбачувачем, журнал-трансформація - це можливість. Тепер я розумію, що це залежить від розподілів, а нормальність у прогнозах не є припущенням регресу; але трансформація журналу робить дані більш уніфікованими, менше впливає на людей, що переживають …

10 regression  data-transformation 

Припустимо, у мене є вектор залежних змінних і вектор незалежної змінної. Коли побудовано проти , я бачу, що між ними існує лінійна залежність (тенденція до зростання). Тепер це також означає, що між і існує лінійна тенденція до зниження .Y N X Y 1NNNYYYNNNХXXYYY YX1Х1X\frac{1}{X}YYYХXX Тепер, якщо я запускаю регресію: і …

10 regression  data-transformation  linear-model 

При проведенні аналізу втручання з даними часових рядів (він же, перерваний часовий ряд), як обговорюється тут, наприклад, одна з вимог, що я маю - це оцінити загальний приріст (або втрату) внаслідок втручання - тобто кількість одержаних або втрачених одиниць (змінна Y ). Не зовсім розуміючи, як оцінити функцію втручання, використовуючи …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

Я працюю з деякими реальними даними, і регресійні моделі дають певні протиінтуїтивні результати. Зазвичай я довіряю статистиці, але насправді деякі з цих речей не можуть бути правдивими. Основна проблема, яку я бачу, полягає в тому, що збільшення однієї змінної викликає посилення реакції, коли насправді вони мають негативно співвідноситись. Чи є …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Часто зазначається, що квадрат кореляції вибірки еквівалентний коефіцієнту визначення R 2 для простої лінійної регресії. Я не зміг цього продемонструвати і буду вдячний за повне підтвердження цього факту.r2r2r^2R2R2R^2

10 regression  correlation 

Існує припущення про нормальність, коли мова йде про моделі OLS, і це те, що помилки зазвичай розподіляються. Я переглядав перехресну перевірку, і це здається, що Y і X не повинні бути нормальними, щоб помилки були нормальними. Моє запитання: чому, коли ми маємо неширокі розповсюдження помилок, чи не порушується обґрунтованість наших …

10 regression  statistical-significance  assumptions  normality-assumption 

У звичайному обчисленні VIF для лінійної регресії кожна незалежна / пояснювальна змінна трактується як залежна змінна в звичайній регресії найменших квадратів. тобтоXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Значення зберігаються для кожної з регресій, а VIF визначається заR2R2R^2nnn VIFj=11−R2jVIFj=11−Rj2 VIF_j = \frac{1}{1-R^2_j} для певної пояснювальної …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

Я маю певний досвід моделювання часових рядів у вигляді простих моделей ARIMA тощо. Тепер у мене є деякі дані, які демонструють кластеризацію нестабільності, і я б спробував почати з встановлення на ці дані моделі GARCH (1,1). У мене є ряд даних і ряд змінних, на які я думаю, що вони …

10 r  regression  garch 

Я часто чую про оцінку ефективності класифікаційної моделі, проводячи тестовий набір і треную модель на навчальному наборі. Потім створимо 2 вектори, один для передбачуваних значень і один для справжніх значень. Очевидно, що порівняння дозволяє судити про ефективність моделі за її прогнозованою силою, використовуючи такі речі, як F-Score, Kappa Statistic, Precision …

10 regression  machine-learning  model-evaluation 

Припустимо, у мене є біваріантні відповіді зі значною кореляцією. Я намагаюся порівняти два способи моделювання цих результатів. Один із способів полягає в моделюванні різниці між двома результатами: Іншим способом є використання або моделювання їх: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Ось foo приклад: #create foo data frame require(mvtnorm) require(reshape) set.seed(123456) sigma <- matrix(c(4,2,2,3), ncol=2) y …

10 r  regression  model-selection 

Чи можете ви надати мені приклад використання сендвіч-оцінювачів для того, щоб провести надійні регресійні умовиводи? Я бачу приклад в ?sandwich, але я не зовсім розумію, як ми можемо перейти від lm(a ~ b, data)( r -cod) до оцінки та значення p, отриманого в результаті регресійної моделі, використовуючи матрицю дисперсії-коваріації, повернуту …

10 r  regression  lm  sandwich 

Щоб краще задати своє запитання, я надав деякі результати як з 16 змінної моделі ( fit), так і з 17 змінною моделлю ( fit2) нижче (всі змінні прогнозувальника в цих моделях є безперервними, де єдиною відмінністю між цими моделями є те, fitщо не містять змінну 17 (var17)): fit Model Likelihood …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

Прилад, який використовується для вимірювання рівня глюкози в крові людини, відстежується на випадковій вибірці з 10 осіб. Рівні вимірюються також за допомогою дуже точної лабораторної процедури. Міра приладу позначається x. Міра лабораторних процедур позначається y. Я особисто вважаю, що y на x є більш правильним, оскільки намір полягає у використанні …

10 regression  self-study  measurement 

Я читав цю статтю, пов’язану з еластичною сіткою. Вони кажуть, що вони використовують еластичну сітку, тому що якщо ми просто використовуємо Лассо, вона, як правило, вибирає лише один предиктор серед сильних кореляторів. Але чи не це ми хочемо? Я маю на увазі, що це рятує нас від неприємностей мультиколінеарності, чи …

10 regression  lasso  elastic-net