Pertanyaan yang diberi tag «multiple-regression»

Jika saya mencocokkan data saya dengan sesuatu seperti lm(y~a*b), dalam sintaks R, di mana avariabel biner dan bvariabel numerik, maka a:bistilah interaksi adalah perbedaan antara kemiringan pada y~bat a= 0 dan at a= 1. Sekarang, katakanlah hubungan antara ydan bmelengkung. Jika saya sekarang cocok lm(y~a*poly(b,2)), maka a:poly(b,2)1perubahan dalam y~bkondisi bersyarat …

10 r  multiple-regression  splines 

Saya punya banyak masalah dengan satu set data yang saya coba terapkan SEM. Kami menduga keberadaan 5 faktor laten A, B, C, D, E, dengan indikator resp. A1 to A5 (faktor yang dipesan), B1 ke B3 (kuantitatif), C1, D1, E1 (semua tiga faktor terakhir, dengan hanya 2 level untuk E1. …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

Saat ini saya mengambil kelas regresi linier terapan pertama saya di tingkat pascasarjana, dan saya berjuang dengan transformasi variabel prediktor dalam regresi linier berganda. Teks yang saya gunakan, Kutner dkk "Model Statistik Terapan Linier" tampaknya tidak mencakup pertanyaan yang saya miliki. (Selain menyarankan bahwa ada metode Box-Cox untuk mengubah banyak …

10 data-transformation  multiple-regression 

Misalkan saya tertarik pada model regresi linier, untuk , karena saya ingin melihat apakah interaksi antara kedua kovariat berpengaruh pada Y.Ysaya= β0+ β1x1+ β2x2+ β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Dalam catatan kursus seorang profesor (yang saya tidak punya kontak dengan), itu menyatakan: Ketika termasuk istilah interaksi, …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Ini lebih merupakan pertanyaan konseptual, tetapi karena saya menggunakan Rsaya akan merujuk ke paket di R. Jika tujuannya adalah agar sesuai dengan model linier untuk keperluan prediksi, dan kemudian membuat prediksi di mana efek acak mungkin tidak tersedia, apakah ada manfaat menggunakan model efek campuran, atau haruskah model efek tetap …

10 r  multiple-regression  mixed-model  lme4-nlme 

Saat ini saya sedang mengerjakan proyek untuk melakukan peramalan data deret waktu (data bulanan). Saya menggunakan R untuk melakukan peramalan. Saya memiliki 1 variabel dependen (y) dan 3 variabel independen (x1, x2, x3). Variabel y memiliki 73 pengamatan, dan begitu pula 3 variabel lainnya (juga 73). Dari Januari 2009 hingga …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Pertanyaan yang sangat mendasar tentang regresi OLSR2R2R^2 jalankan regresi OLS y ~ x1, kami memiliki , katakanlah 0,3R2R2R^2 jalankan regresi OLS y ~ x2, kami memiliki , katakanlah 0,4R2R2R^2 sekarang kita menjalankan regresi y ~ x1 + x2, berapakah nilai R kuadrat regresi ini? Saya pikir itu jelas untuk regresi …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

Apa pentingnya matriks topi, H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} , dalam analisis regresi? Apakah hanya untuk perhitungan yang lebih mudah?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

Saya memiliki model regresi logistik biner dengan DV (penyakit: ya / tidak) dan 5 prediktor (demografi [usia, jenis kelamin, merokok tembakau (ya / tidak)], indeks medis (ordinal) dan satu pengobatan acak [ya / tidak ]). Saya juga telah memodelkan semua istilah interaksi dua sisi. Variabel utama berpusat dan tidak ada …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Misalkan ada tiga deret waktu, , danX1X1X_1X2X2X_2YYY Menjalankan regresi linier biasa pada ~ ( ), kita mendapatkan . Regresi linier biasa ~ mendapatkan . AsumsikanYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU&lt;VU&lt;VU < V Berapa nilai minimum dan maksimum yang mungkin dari pada regresi ~ ( …

10 regression  multiple-regression  r-squared 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Dalam persamaan regresi berganda linier, jika bobot beta mencerminkan kontribusi masing-masing variabel independen individu di atas dan di atas kontribusi semua IV lainnya, di mana dalam persamaan regresi adalah varian yang dibagikan oleh semua IV yang memprediksi DV? Misalnya, jika diagram Venn ditampilkan di bawah (dan diambil dari laman 'tentang' …

10 multiple-regression  sums-of-squares 

Ada beberapa penjelasan yang dapat saya temukan yang menggambarkan bagaimana menafsirkan koefisien regresi linier setelah membedakan deret waktu (untuk menghilangkan unit root). Apakah ini begitu sederhana sehingga tidak perlu menyatakannya secara formal? (Saya mengetahui pertanyaan ini , tetapi tidak yakin seberapa umum tanggapannya). Katakanlah kita tertarik pada model mana adalah …

10 time-series  multiple-regression  econometrics  linear-model  inference 

Apakah "tidak disesuaikan" pada dasarnya hanya regresi linier sederhana sedangkan "disesuaikan" adalah regresi berganda? Misalnya, melihat efek x pada y yang menyesuaikan variabel-variabel lain seperti a, b dan c versus tidak menyesuaikan untuk mereka.

10 regression  multiple-regression 

Saya ingin mengklasifikasikan poin data sebagai membutuhkan model yang lebih kompleks, atau tidak membutuhkan model yang lebih kompleks. Pemikiran saya saat ini adalah untuk mencocokkan semua data ke model linier sederhana, dan mengamati ukuran residu untuk membuat klasifikasi ini. Saya kemudian melakukan beberapa bacaan tentang kontribusi bias dan varians terhadap …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff