Pertanyaan yang diberi tag «multiple-regression»

Saya memiliki data penjualan harian untuk produk yang sangat musiman. Saya ingin menangkap musiman dalam model regresi. Saya telah membaca bahwa jika Anda memiliki data triwulanan atau bulanan, dalam hal ini Anda dapat membuat masing-masing 3 dan 11 variabel dummy - tetapi dapatkah saya menangani data harian? Saya memiliki data …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Saya ingin membandingkan model yang dipilih dengan punggungan, laso dan jaring elastis. Gambar. Di bawah ini menunjukkan koefisien jalur menggunakan ketiga metode: ridge (Gambar A, alpha = 0), laso (Gambar B; alpha = 1) dan jaring elastis (Gambar C; alpha = 0,5). Solusi optimal tergantung pada nilai yang dipilih dari …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Derajat kebebasan dalam regresi berganda sama dengan , di mana adalah jumlah variabel.N−k−1N−k−1N-k-1kkk Apakah kkk menyertakan variabel respons (yaitu, YYY )? Misalnya, dalam model Y=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2 , lalu apakah k=3k=3k = 3 (yaitu, masing-masing 1 df untuk YYY , X1X1X_1 , & X2X2X_2 )?

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Pertanyaannya langsung: Apakah pantas menggunakan regresi linier ketika Y dibatasi dan diskrit (misalnya skor tes 1 ~ 100, beberapa peringkat yang telah ditentukan 1 ~ 17)? Dalam hal ini, apakah "tidak baik" menggunakan regresi linier, atau benar-benar salah menggunakannya?

13 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Maaf jika ini adalah pertanyaan newb; Saya mencoba untuk belajar statistik sendiri untuk pertama kalinya. Saya pikir saya memiliki prosedur dasar, tapi saya berjuang untuk melaksanakannya dengan R. Jadi, saya mencoba untuk mengevaluasi signifikansi koefisien regresi dalam bentuk regresi linier berganda y^= Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat \beta Saya …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

Bayangkan seorang peneliti sedang mengeksplorasi dataset dan menjalankan 1000 regresi yang berbeda dan ia menemukan satu hubungan yang menarik di antara mereka. Sekarang bayangkan peneliti lain dengan data yang sama hanya menjalankan 1 regresi, dan ternyata itu sama dengan yang peneliti lain lakukan untuk menemukan 1000 regresi. Peneliti 2 tidak …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Polinomial ortogonal dalam set titik univariat adalah polinomial yang menghasilkan nilai pada titik-titik tersebut dengan cara yang mana produk titiknya dan korelasi berpasangannya nol. R dapat menghasilkan polinomial ortogonal dengan fungsi poli . Fungsi yang sama memiliki varian polim yang menghasilkan polinomial ortogonal pada set titik multivariat. Bagaimanapun polinomial yang …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Saya telah melihat formula di Wikipedia. yang menghubungkan jarak Mahalanobis dan Leverage: Jarak mahalanobis terkait erat dengan statistik leverage, hhh , tetapi memiliki skala yang berbeda: D2= ( N- 1 ) ( h - 1N) .D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). Dalam artikel tertaut , Wikipedia menggambarkan hhh dalam …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

Saya memiliki data pasar agregat besar yang ditetapkan pada penjualan anggur di AS dan saya ingin memperkirakan permintaan anggur berkualitas tinggi tertentu. Pangsa pasar ini pada dasarnya berasal dari model utilitas acak dari bentuk mana termasuk karakteristik produk yang diamati, menunjukkan harga produk, adalah karakteristik produk yang tidak teramati yang …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

Ketika menggunakan splines kubik alami (yaitu dibatasi), fungsi dasar yang dibuat sangat linier, dan ketika digunakan dalam regresi tampaknya menghasilkan statistik VIF (variance inflation factor) yang sangat tinggi, menandakan multikolinieritas. Ketika seseorang mempertimbangkan kasus model untuk tujuan prediksi, apakah ini masalah? Sepertinya itu akan selalu menjadi masalah karena sifat dari …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

Apakah mungkin untuk mendapatkan korelasi positif antara seorang regressor dan sebuah respon ( +0,43) dan, setelah itu, memperoleh koefisien negatif dalam model regresi yang sesuai untuk regressor ini? Saya tidak berbicara tentang perubahan tanda regressor di antara beberapa model. Tanda koefisien selalu tetap. Bisakah variabel yang tersisa dari model yang …

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam berbagai tes berbeda antara PROC MIXEDdan lme, dan saya bertanya-tanya mengapa. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Saat ini saya sedang mengerjakan pembuatan model prediksi untuk hasil biner pada dataset dengan ~ 300 variabel dan 800 pengamatan. Saya telah membaca banyak di situs ini tentang masalah yang terkait dengan regresi bertahap dan mengapa tidak menggunakannya. Saya telah membaca regresi LASSO dan kemampuannya untuk pemilihan fitur dan telah …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Berikut ini adalah model yang dibuat dari mtcarsdataset: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Contoh halaman ini menunjukkan bahwa regresi sederhana sangat dipengaruhi oleh pencilan dan ini dapat diatasi dengan teknik regresi yang kuat: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regress-in-R/ . Saya percaya lmrob dan ltsReg adalah teknik regresi kuat lainnya. Mengapa seseorang tidak harus melakukan regresi yang kuat (seperti rlm atau rq) setiap kali daripada melakukan regresi sederhana …

12 regression  multiple-regression  robust