Запитання з тегом «regression»

Мені цікаво знайти процедуру моделювання даних, що відповідають заданій моделі посередництва. Відповідно до загальної структури лінійних структурних рівнянь для тестування моделей посередництва, вперше викладених Барроном та Кенні (1986) та описаних у інших місцях, таких як Judd, Yzerbyt, & Muller (2013) , моделі посередництва для результатівYYY, посередник , і предиктор , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Я використовую регрессор RandomForest за моїми даними, і я міг бачити, що показник oob був 0,83. Я не впевнений, як це вийшло таким. Я маю на увазі мої цілі - високі значення в межах 10 ^ 7. Так що якщо це MSE, то він повинен був бути набагато вище. Я …

9 regression  random-forest 

У мене є такі дані, які знаходяться тут . Я намагаюся обчислити 95% довірчий інтервал середньої чистоти, коли відсоток вуглеводнів дорівнює 1,0. В R я ввожу наступне. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Однак як я можу отримати цей результат сам? Я намагався використати …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Нещодавно я переглянув свою дослідницьку роботу, і наступний коментар рецензента щодо моєї роботи: Результати, отримані за однією моделлю, не зовсім переконливі, особливо лінійна регресія, як правило, має недоліки в роботі з людьми, що втратили життя. Я пропоную авторам також спробувати логістичну регресію та порівняти відповідні результати з поточними результатами. Якщо …

9 regression  logistic  multiple-regression 

Я думаю про проблему, яка полягає в тому, щоб передбачити вхід (витрати) клієнта за допомогою лінійної регресії. Я розглядаю, які функції використовувати як вхідні дані, і цікаво, чи було б добре використовувати перцентил змінної як вхідні дані. Наприклад, я міг використовувати дохід компаній як вкладення. Мені цікаво, чи можу я …

9 regression  linear-model  quantiles  predictor 

Я використовую стандартну версію логістичної регресії, щоб підходити мої вхідні змінні до двійкових вихідних змінних. Однак у моїй проблемі негативні результати (0s) значно перевищують позитивні результати (1s). Співвідношення 20: 1. Тому, коли я треную класифікатор, здається, що навіть функції, які наголошують на можливості позитивного виводу, все ще мають дуже низькі …

9 regression  logistic  weighted-regression 

Я намагався отримати деяку інтуїцію щодо регресії Гауссового процесу, тому я спробував випробувати просту проблему з 1D іграшкою. Я взяв як вхідні дані, а як відповіді. ("Натхненний" від )хi= { 1 , 2 , 3 }хi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}уi= { 1 , 4 , 9 }уi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}у=х2у=х2y=x^2 Для регресії я використовував стандартну експоненціальну функцію …

9 regression  gaussian-process 

Населення r-квадрат ρ2ρ2\rho^2 можна визначити, якщо взяти фіксовані або випадкові бали: Фіксовані бали: розмір вибірки та конкретні значення прогнозів утримуються фіксованими. Таким чином,ρ2fρf2\rho^2_f - частка дисперсії, поясненої в результаті, рівнянням регресії сукупності, коли значення предиктора підтримуються постійними. Випадкові бали: Конкретні значення прогнозів виводяться з розподілу. Таким чином,ρ2rρr2\rho^2_r відноситься до частки …

9 regression  estimation  r-squared 

Ситуація У мене є набір даних з однією залежною і однією незалежною змінною . Я хочу встановити безперервну кусочно-лінійну регресію з відомими / фіксованими точками розриву, що виникають при . Прориви відомі без сумнівів, тому я не хочу їх оцінювати. Тоді я регресію (OLS) форми Ось приклад вуyyххxккk(а1,а2, … ,ак)(а1,а2,…,ак)(a_{1}, …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

Чи правда, що за припущеннями Гаусса Маркова звичайний метод найменших квадратів дає ефективні та неупереджені оцінки? Тому: Е(ут) = 0Е(ут)=0E(u_t)=0 для усіх ттt Е(утус) =σ2Е(утус)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 для t = sт=сt=s Е(утус) = 0Е(утус)=0E(u_tu_s)=0 для t ≠ sт≠сt\neq s де ууu є залишками.

9 regression  self-study  least-squares 

Я намагаюся вивчити лінійну регресійну модель. Однак у мене є певна плутанина, пов'язана з нормалізацією даних. Я нормалізував функції / предиктори до нульової середньої та одиничної дисперсії. Чи потрібно мені те ж саме робити для цілі. Якщо так, чому?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Я читаю теорему Гуаса-Маркова у Вікіпедії , і я сподівався, що хтось може допомогти мені з'ясувати головний пункт теореми. Припускаємо, що лінійна модель у матричній формі задається: у= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta і ми шукаємо СВІТУ, βˆβ^ \widehat\beta . Відповідно до цього я б мітлюη= у- Xβη=y−Xβ\eta = …

9 regression  least-squares  mse  blue 

У R, якщо я називаю lm()функцію таким чином: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Це дає мені лінійну модель змінної відгуку з var1, var2і взаємодія між ними. Однак як саме ми чисельно інтерпретуємо термін взаємодії? У документації сказано , що це «хрест» між var1і …

9 r  regression 

Тож я працюю з логістичними регресійними моделями у Р. Хоча я ще новачок у статистиці, я відчуваю, що до цього часу я трохи розуміюсь щодо регресійних моделей, але все ще є щось, що мене турбує: Дивлячись на пов’язане зображення, ви бачите зведені R друку для прикладу створеної нами моделі. Модель …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

У мене лінійна регресійна модель з одним категоріальним змінними (чоловіками і жінками) і однієї безперервної змінної .ААAББB Я встановив контрастні коди в R с options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). І тепер я маю суми квадратів III типу для , та їх взаємодії (A: B) з використанням .ААAББBdrop1(model, .~., test="F") Те , що я застряг, …

9 regression  anova  sums-of-squares