Запитання з тегом «regression»

Я веду логістичну регресію з бінарним результатом (початок і не запуск). Моя сукупність предикторів - це або безперервні, або дихотомічні змінні. Використовуючи підхід Box-Tidwell, один із моїх постійних прогнозів потенційно порушує припущення про лінійність logit. Немає вказівки зі статистики про пристосованість, яка підходить, є проблематичною. Згодом я знову запустив регресійну …

10 regression  logistic  references  assumptions  robust 

Щонайменше квадрати з одним предиктором: y=βx+ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Якщо і стандартизовані до встановлення (тобто ), то:xxxyyy∼N(0,1)∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta - такий самий, як коефіцієнт кореляції Пірсона, .rrr ββ\beta однакова у відображеній регресії:x=βy+ϵx=βy+ϵx = \beta y + \epsilon Для узагальнених найменших квадратів (GLS) застосовується те саме? Тобто, якщо я …

10 regression  correlation  least-squares  generalized-least-squares 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Для простого прикладу припустимо, що існує дві моделі лінійної регресії Модель 1 має три провісники, x1a, x2b, іx2c Модель 2 має три предиктори з моделі 1 та два додаткові прогнози x2aтаx2b Існує рівняння регресії чисельності населення, де пояснюється дисперсія популяції для Моделі 1 та для Моделі 2. Інкрементальна дисперсія, пояснена …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Я роблю лінійні регресії, де залежна змінна - це відношення, яке може становити від 0,01 до 100. Чи нормально приймати журнал залежної змінної та регресію на цьому? Я співставляю результати дослідження, і це те, що вони зробили. Чим відрізняється прийняття журналу від використання співвідношення як є?

10 regression 

Мені потрібно порівняти два регресійні схили, де: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ Як я можу порівняти b1 і b2? Або мовою мого конкретного прикладу у гризунів я хочу порівняти antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length de naso-occipital length ~ a …

10 regression  regression-coefficients 

Цікаво, чи хтось міг би дати деяке уявлення про те, чому імпутація відсутніх даних краще, ніж просто побудова різних моделей для випадків із відсутніми даними. Особливо у випадку [узагальнених] лінійних моделей (я, можливо, бачу, що в нелінійних випадках все по-іншому) Припустимо, у нас є основна лінійна модель: Y= β1Х1+ β2Х2+ …

10 regression  missing-data  data-imputation 

Один із способів знайти точність моделі логістичної регресії за допомогою 'glm' - це знайти графік AUC. Як перевірити те саме для регресійної моделі, знайденої з змінною безперервної відповіді (family = 'gaussian')? Які методи використовуються для перевірки того, наскільки моя модель регресії відповідає даним?

10 r  regression  generalized-linear-model 

Припустимо, у мене є 10 учнів, які намагаються вирішити 20 задач з математики. Проблеми оцінюються правильними або неправильними (у лонгдатах), а результативність кожного учня може бути узагальнена за допомогою міри точності (у підданих). Моделі 1, 2 і 4 нижче, здається, дають різні результати, але я розумію, що вони роблять те …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

По-перше, я повинен зазначити, що шукав відповідь на цьому сайті. Я або не знайшов запитання, яке відповіло на моє запитання, або мій рівень знань такий низький, що я не зрозумів, що вже прочитав відповідь. Я навчаюсь на іспиті зі статистики AP. Мені доводиться вивчати лінійну регресію, і одна з тем …

10 regression  outliers  residuals 

Лі та Лемео (с. 31, 2009) пропонують досліднику представити графіки, роблячи аналіз дизайну розриву регресії регресії (RDD). Вони пропонують таку процедуру: "... для деякої пропускної здатності , а для деякої кількості бункерів та зліва і справа від значення відсікання відповідно ідея полягає у побудові бункерів ( b k , b …

10 r  regression  data-visualization  stata  regression-discontinuity 

Якщо у мене є дані про виживання без захворювань (визначені як те, чи було діагностовано конкретне захворювання, чи не разом із часом до цієї події чи втратою для подальшого спостереження), а також загальні дані про виживання, як мені боротися зі смертю, що настає без хвороба подія? Це цензура чи я …

10 regression  survival  epidemiology 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я зауважив, що повозився з багатоваріантною регресійною моделлю, був невеликий, але помітний ефект мультиколінеарності, виміряний коефіцієнтами дисперсії, в межах категорії категоріальної змінної (звичайно, виключаючи референтну категорію). Наприклад, скажімо, у нас є набір даних із суцільною змінною y та однією номінальною категоріальною змінною x, яка має k можливих взаємовиключних значень. Ми …

10 regression  categorical-data  multicollinearity 

Як я розумію, показник бета-експоненції від логістичної регресії є коефіцієнтом шансів цієї змінної для залежної змінної, що цікавить. Однак значення не відповідає розрахованому вручну коефіцієнту шансів. Моя модель передбачає затримку (міру недоїдання), використовуючи, серед інших показників, страхування. // Odds ratio from LR, being done in stata logit stunting insurance age …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio