Pertanyaan yang diberi tag «regression-coefficients»

Misalkan saya ingin mundur terhadap X yang dinormalisasi , tetapi saya ingin solusi yang jarang. Setelah regresi, mengapa membuang koefisien dengan besaran terkecil tidak diperbolehkan?YYYXXX Sebagai catatan, saya telah mendengar tentang, dan sering menggunakan, metode LARS dan LASSO. Saya hanya ingin tahu mengapa pendekatan di atas tidak berlaku.

14 regression  regression-coefficients 

Tampaknya jika saya memiliki model regresi seperti berfungsi dalam R tidak. Saya juga tidak menemukan apa pun di pencarian web saya, termasuk di sini. Apakah merekonstruksi koefisien mentah (dan mendapatkan variansnya) dari koefisien yang dipasang pada polinomial ortogonal ...yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Saya dapat memasukkan polinomial …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Saya telah menemukan dua istilah ini yang digunakan secara bergantian dalam banyak konteks. Pada dasarnya, seorang moderator (M) adalah faktor yang berdampak pada hubungan antara X dan Y. Analisis moderasi biasanya dilakukan dengan menggunakan model regresi. Misalnya, jenis kelamin (M) dapat mempengaruhi hubungan antara "penelitian produk" (X) dan "pembelian produk" …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Sedikit latar belakang saya bekerja pada interpretasi analisis regresi tetapi saya benar-benar bingung tentang arti r, r kuadrat dan standar deviasi residual. Saya tahu definisi: Penokohan r mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel pada sebar scatter R-squared adalah ukuran statistik seberapa dekat data dengan garis regresi pas. …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

Jadi, saya ingin mencocokkan model efek negatif-binomial acak. Untuk model seperti itu, STATA dapat menghasilkan koefisien eksponensial. Menurut file bantuan, koefisien tersebut dapat diartikan sebagai rasio tingkat kejadian. Sayangnya saya bukan penutur asli bahasa Inggris dan saya tidak benar-benar memahami apa rasio tingkat kejadian atau bagaimana saya bisa menerjemahkannya. Jadi …

13 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

Setelah mengumpulkan umpan balik yang berharga dari pertanyaan dan diskusi sebelumnya, saya telah mengajukan pertanyaan berikut: Misalkan tujuannya adalah untuk mendeteksi perbedaan efek di dua kelompok, misalnya pria dan wanita. Ada dua cara untuk melakukannya: menjalankan dua regresi terpisah untuk kedua kelompok, dan menggunakan uji Wald untuk menolak (atau tidak) …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

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 

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 

Saya mengevaluasi dua (2) refrigeran (gas) yang digunakan dalam sistem pendingin yang sama. Saya memiliki data suhu hisap jenuh ( ), suhu kondensasi ( ), dan arus listrik ( ) untuk evaluasi. Ada dua (2) set data; Refrigeran pertama ( ) & refrigeran kedua ( ). Saya menggunakan model polinomial …

12 regression  regression-coefficients 

Saya memiliki model regresi linier di mana variabel dependen dicatat dan variabel independen linear. Koefisien kemiringan untuk variabel independen utama negatif: . Tidak yakin bagaimana menafsirkannya.−.0564−.0564-.0564 Apakah saya menggunakan nilai absolut kemudian mengubahnya menjadi negatif seperti ini: (exp(0.0564)−1)⋅100=5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80 atau Apakah saya memasukkan koefisien negatif seperti ini: …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Tujuan saya adalah menggunakan koefisien yang diperoleh dari penelitian sebelumnya pada subjek untuk memprediksi hasil aktual yang diberikan satu set variabel independen. Namun, makalah penelitian hanya mencantumkan koefisien Beta dan nilai-t. Saya ingin tahu apakah mungkin untuk mengubah koefisien terstandarisasi menjadi yang tidak standar. Apakah akan berguna untuk mengubah variabel …

11 regression-coefficients 

Bagaimana seseorang dapat memperoleh bobot regresi standar (efek tetap) dari regresi multilevel? Dan, sebagai "add-on": Apa cara termudah untuk mendapatkan bobot standar ini dari mer-object (dari lmerfungsi lme4paket di R)?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Ada model regresi di mana dengan dan b = 0,4 , yang memiliki koefisien korelasi r = 0,60302 .a = 1,6 b = 0,4 r = 0,60302Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 Jika dan kemudian beralih dan persamaan menjadi mana dan , ia juga memiliki nilai .Y …

11 correlation  regression-coefficients 

The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)mungkin menghasilkan (sedikit) hasil yang …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa