Pertanyaan yang diberi tag «multiple-regression»

Diberi dua dataset multidimensi, XXX dan YYY, beberapa orang melakukan analisis multivariabel dengan membangun variabel dependen pengganti menggunakan analisis komponen utama (PCA). Yaitu, jalankan PCAYYY atur, ambil skor di sepanjang komponen pertama y′y′y', dan jalankan regresi berganda untuk skor tersebut di XXX: y′=βX+ϵy′=βX+ϵy' = \beta X+\epsilon. (Saya mendasarkan pertanyaan saya …

9 regression  multiple-regression  pca  canonical-correlation 

Saya mencoba mengembangkan model prediksi untuk variabel dependen sudut (pada menggunakan beberapa pengukuran independen - juga variabel sudut, pada - sebagai prediktor. Setiap prediktor secara signifikan tetapi tidak berkorelasi sangat kuat dengan variabel dependen. Bagaimana saya bisa menggabungkan prediktor untuk menentukan model prediksi untuk variabel dependen yang optimal dalam beberapa …

9 regression  multiple-regression  circular-statistics 

Desain dan hipotesis : kami mengukur wellbeingpada Waktu-1 dan Waktu-2, kami ingin melihat apakah faktor A(diukur pada Waktu-1 dan seharusnya menjadi faktor yang stabil dari waktu ke waktu) adalah prediktor faktor yang signifikan B(diukur pada Waktu-2) . Kami juga berharap wellbeing, saat ini atau masa lalu, akan berkontribusi B. Pertanyaan …

9 regression  repeated-measures  multiple-regression  panel-data 

Saya memiliki sejumlah besar prediktor (lebih dari 43.000) untuk memprediksi variabel dependen yang dapat mengambil 2 nilai (0 atau 1). Jumlah pengamatan lebih dari 45.000. Sebagian besar prediktor adalah unigrams, bigrams, dan trigram kata-kata, sehingga ada tingkat kolinearitas yang tinggi di antara mereka. Ada banyak sparsity di dataset saya juga. …

9 r  multiple-regression  lasso  glmnet 

Saya telah meneliti penggunaan regresi linier Bayesian, tetapi saya telah sampai pada contoh yang saya bingung. Diberikan model: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} Anggap saja dan ,ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi I)p(β,ϕ)∝1ϕp(β,ϕ)∝1ϕp(\beta, \phi) \propto \frac{1}{\phi} Bagaimana cara mencapai ?p(β|ϕ,y)p(β|ϕ,y)p(\beta|\phi, {\bf y}) Di mana: .p(β|ϕ,y)∼N(XTX)−1XTy,ϕ(XTX)−1)p(β|ϕ,y)∼N(XTX)−1XTy,ϕ(XTX)−1)p(\beta|\phi, {\bf y}) \sim …

9 regression  bayesian  multiple-regression 

Saat ini saya menjalankan model regresi berganda menggunakan data yang diperhitungkan dan memiliki beberapa pertanyaan. Latar Belakang: Menggunakan SPSS 18. Data saya tampaknya MAR. Penghapusan kasus secara berurutan membuat saya hanya memiliki 92 kasus, beberapa imputasi menyisakan 153 kasus untuk dianalisis. Semua asumsi terpenuhi - satu log variabel ditransformasikan. 9 …

9 spss  multiple-regression  data-transformation  multiple-imputation 

Saya agak bingung tentang kapan Anda harus atau tidak harus menambahkan istilah polinomial ke model regresi linier berganda. Saya tahu polinomial digunakan untuk menangkap kelengkungan dalam data, tetapi sepertinya selalu dalam bentuk: y=x1+x2+x21+x22+x1x2+ cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 + x_1^2 + x_2^2 + x_1x_2 + c Bagaimana jika Anda tahu …

8 regression  multiple-regression  polynomial 

Pertimbangkan regresi linier berganda. Pertanyaan ini mungkin tampak sederhana, tetapi saya mencoba untuk memahami secara intuitif mengapa, katakanlah jika saya memiliki prediktor X1 dan X2, maka interaksi antara prediktor ini dapat ditangkap secara memadai oleh X1 * X2. Saya tahu istilah interaksi dimodelkan sebagai produk, hanya karena itulah yang diajarkan …

8 multiple-regression  feature-selection  interaction 

Katakanlah saya memperkirakan regresi linier multivariat berikut Bagaimana saya bisa mengujinya ?y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ ϵy=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilonβ1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3 Saya tahu itu untuk menguji apakah Anda cukup membuat tes dengan β1=β2β1=β2\beta_1=\beta_2ZZZZ=β1-β2se2β1+ se2β2---------√Z=β1-β2seβ12+seβ22 Z = \frac{\beta_1-\beta_2}{\sqrt{se_{\beta_1}^2+se_{\beta_2}^2}} Apakah ada analog untuk estimasi koefisien berganda?

8 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Meskipun manfaat pemilihan model bertahap telah dibahas sebelumnya, menjadi tidak jelas bagi saya apa sebenarnya " pemilihan model bertahap " atau " regresi bertahap ". Saya pikir saya memahaminya, tetapi tidak begitu yakin lagi. Pemahaman saya adalah bahwa kedua istilah ini sinonim (setidaknya dalam konteks regresi), dan bahwa mereka merujuk …

8 multiple-regression  model-selection  aic  stepwise-regression 

Mengikuti pertanyaan yang diajukan sebelumnya, varians inflation factor (VIFs) dapat dinyatakan sebagai adalah versi skala satuan panjang dariVIFj=Var(b^j)σ2=[w′jwj−w′jW−j(W′−jW−j)−1W′−jwj]−1VIFj=Var(b^j)σ2=[wj′wj−wj′W−j(W−j′W−j)−1W−j′wj]−1 \textrm{VIF}_j = \frac{\textrm{Var}(\hat{b}_j)}{\sigma^2} = [\mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{w}_j - \mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{W}_{-j} (\mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{W}_{-j})^{-1} \mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{w}_j]^{-1} WW\mathbf{W}XX\mathbf{X} Adakah yang bisa menunjukkan kepada saya bagaimana cara mendapatkan dari sini ke persamaan adalah koefisien penentuan berganda yang …

8 multiple-regression  vif 

Saya ingin mengurangi penghematan bahan bakar pada perpindahan engine, tipe bahan bakar, penggerak 2 vs 4 roda, tenaga kuda, transmisi manual vs. otomatis, dan jumlah kecepatan. Kumpulan data saya ( tautan ) berisi kendaraan dari 2012-2014. fuelEconomy dalam mil per galon engineDisplacement: ukuran mesin dalam liter fuelStd: 1 untuk gas …

8 r  statistical-significance  multiple-regression  interpretation 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Katakanlah saya memiliki tiga set data ukuran nnn setiap: y1y1y_1 = ketinggian orang dari AS saja y2y2y_2 = ketinggian pria dari seluruh dunia y3y3y_3 = Tinggi wanita dari seluruh dunia Dan saya membangun model linier untuk masing-masing faktor xixix_i, i=1,...,ki=1,...,ki = 1,..., k: y^j=β0+β1x1+β2x2+ϵjy^j=β0+β1x1+β2x2+ϵj\hat{y}_{j} = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} …

8 regression  multiple-regression  ensemble  aggregation 

Misalkan saya memiliki hasil yang terus menerus ydan dua prediktor faktorial, masing-masing dengan dua level. Salah satu prediktor kategori saya drug,, dapat memiliki dua level ("A" atau "B"), yang lain adalah smokeYes. Ketika saya menjalankan model regresi saya dapat memilih garis dasar atau tingkat referensi druguntuk menjadi "A", seperti yang …

8 regression  anova  multiple-regression  contrasts