Pertanyaan yang diberi tag «regression-coefficients»

Apakah pernah valid untuk memasukkan interaksi dua arah dalam suatu model tanpa menyertakan efek utama? Bagaimana jika hipotesis Anda hanya tentang interaksi, apakah Anda masih perlu memasukkan efek utama?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

Bagaimana saya bisa menginterpretasikan efek utama (koefisien untuk faktor kode-dummy) dalam regresi Poisson? Asumsikan contoh berikut: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi bagaimana ini berubah ketika saya punya log(DV) = Intercept + B1*log(IV) …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Dalam regresi linier sederhana, kita memiliki y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u , di mana u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . Saya menurunkan estimator: β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , manax¯x¯\bar{x} dany¯y¯\bar{y} adalah alat sampelxxxdanyyy. Sekarang saya ingin mencari varians …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Saya mencoba membuat polinomial orde kedua untuk beberapa data yang saya miliki. Katakanlah saya merencanakan ini dengan ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Saya mendapat: Jadi, urutan kedua cocok dengan cukup baik. Saya menghitungnya dengan R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) Dan saya mendapatkan: lm(formula = data$bar …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Saya bahkan tidak tahu apakah pertanyaan ini masuk akal, tetapi apa perbedaan antara regresi berganda dan korelasi parsial (terlepas dari perbedaan yang jelas antara korelasi dan regresi, yang bukan tujuan saya)? Saya ingin mencari tahu yang berikut: Saya memiliki dua variabel independen ( x1x1x_1 , x2x2x_2 ) dan satu variabel …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada NaN, Inf, …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Awalnya saya pikir urutannya tidak penting, tetapi kemudian saya membaca tentang proses ortogonisasi gram-schmidt untuk menghitung beberapa koefisien regresi, dan sekarang saya sedang berpikir dua kali. Menurut proses gram-schmidt, variabel penjelas selanjutnya diindeks di antara variabel-variabel lainnya, semakin kecil vektor residualnya karena vektor residual variabel sebelumnya dikurangi dari itu. Akibatnya, …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

Untuk regresi linier sederhana, koefisien regresi dapat dihitung langsung dari matriks varians-kovarians , oleh mana adalah indeks variabel dependen, dan adalah indeks variabel penjelas.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jika seseorang hanya memiliki matriks kovarians, apakah mungkin untuk menghitung koefisien untuk model dengan beberapa variabel penjelas? ETA: Untuk dua variabel penjelas, …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

Ketika kita melakukan beberapa regresi dan mengatakan kita sedang melihat perubahan rata-rata dalam variabel untuk perubahan dalam variabel , mempertahankan semua variabel lain konstan, nilai apa yang kita pegang pada variabel lain konstan? Maksud mereka? Nol? Ada nilai?yyyxxx Saya cenderung berpikir itu ada nilainya; hanya mencari klarifikasi. Jika ada yang …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

Saya telah melihat ke dalam paket boot di R dan sementara saya telah menemukan sejumlah primer yang bagus tentang cara menggunakannya, saya belum menemukan apa pun yang menjelaskan dengan tepat apa yang terjadi "di balik layar". Misalnya, dalam contoh ini , panduan ini menunjukkan cara menggunakan koefisien regresi standar sebagai …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

Bisakah seseorang memberi tahu saya tentang bagaimana menginterpretasikan estimasi dari regresi logistik menggunakan tautan cloglog? Saya telah memasang model berikut di lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Misalnya, perkiraan waktu adalah 0,015. Apakah benar mengatakan peluang mortalitas per unit waktu dikalikan dengan exp (0,015) = …

21 logistic  regression-coefficients 

Saya bertanya-tanya apa hubungan yang tepat antara parsial dan koefisien dalam model linier dan apakah saya harus menggunakan hanya satu atau keduanya untuk menggambarkan pentingnya dan pengaruh faktor.R2R2R^2 Sejauh yang saya tahu, dengan summarysaya mendapatkan estimasi koefisien, dan dengan anovajumlah kuadrat untuk setiap faktor - proporsi jumlah kuadrat dari satu …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared