Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya menerapkan model linier ke data saya: ysaya= β0+ β1xsaya+ ϵsaya,ϵsaya∼ N( 0 , σ2) .ysaya=β0+β1xsaya+ϵsaya,ϵsaya∼N(0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). Saya ingin memperkirakan interval kepercayaan (CI) dari koefisien ( , β 1 ) menggunakan metode bootstrap. Ada dua cara agar saya dapat menerapkan metode bootstrap:β0β0\beta_{0}β1β1\beta_{1} Prediktor respons pasangan berpasangan: Secara …

21 regression  bootstrap 

Pertanyaan ini dimigrasikan dari Stack Overflow karena dapat dijawab di Cross Validated. Bermigrasi 6 tahun yang lalu . Saya mendapatkan hasil berikut dari menjalankan fungsi glm. Bagaimana saya bisa menginterpretasikan nilai-nilai berikut: Penyimpangan null Penyimpangan residual AIC Apakah mereka ada hubungannya dengan kebaikan fit? Bisakah saya menghitung beberapa goodness of …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Saya memiliki dua variabel yang tidak menunjukkan banyak korelasi ketika diplot terhadap satu sama lain sebagaimana adanya, tetapi hubungan linier yang sangat jelas ketika saya memetakan log masing-masing variabel terhadap yang lain. Jadi saya akan berakhir dengan model tipe: log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b , yang sangat bagus secara …

20 regression  correlation  log 

Saya baru sadar bahwa saya selalu mengatasi masalah regresi di mana variabel independen selalu numerik. Dapatkah saya menggunakan regresi linier dalam kasus di mana semua variabel independen bersifat kategorikal?

20 regression  categorical-data 

Saya menjalankan percobaan kecil dengan regresi LASSO dalam R untuk menguji apakah ia dapat menemukan pasangan prediktor yang sempurna. Pasangan didefinisikan seperti ini: f1 + f2 = hasil Hasilnya di sini adalah vektor yang telah ditentukan yang disebut 'usia'. F1 dan f2 dibuat dengan mengambil setengah dari vektor usia dan …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

Saya sedang berurusan dengan Model Linear Hierarchical Bayesian , di sini jaringan menggambarkannya. YYY merupakan penjualan harian suatu produk di supermarket (diamati). XXX adalah matriks regresi yang diketahui, termasuk harga, promosi, hari dalam seminggu, cuaca, hari libur. 1SSS adalah tingkat persediaan laten yang tidak diketahui dari setiap produk, yang menyebabkan …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Saya membaca bahwa ini adalah kondisi untuk menggunakan model regresi berganda: residu model hampir normal, variabilitas residu hampir konstan residu bersifat independen, dan setiap variabel terkait secara linear dengan hasil. Bagaimana 1 dan 2 berbeda? Anda dapat melihatnya di sini: Jadi grafik di atas mengatakan bahwa residu yang 2 standar …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

Saya menyadari masalah pemilihan stepwise / forward / backward dalam model regresi. Ada banyak kasus para peneliti yang mengecam metode ini dan menunjukkan alternatif yang lebih baik. Saya penasaran apakah ada cerita yang ada tempat analisis statistiknya: telah menggunakan regresi bertahap; membuat beberapa kesimpulan penting berdasarkan model akhir kesimpulannya salah, …

20 regression  stepwise-regression  history 

Mengingat pertanyaan ini: Bukti bahwa koefisien dalam model OLS mengikuti distribusi-t dengan derajat kebebasan (nk) Saya ingin sekali memahami alasannya F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, di mana ppp adalah jumlah parameter model dan nnn jumlah observasi dan TSSTSSTSS total varians, RSSRSSRSS varian residual, mengikuti Fp−1,n−pFp−1,n−pF_{p-1,n-p} distribusi. Saya harus mengakui bahwa saya …

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

Saya telah memahami bagaimana regresi ridge mengecilkan koefisien terhadap nol secara geometris. Selain itu saya tahu bagaimana membuktikannya dalam "Kasus Orthonormal" yang istimewa, tetapi saya bingung bagaimana cara kerjanya dalam kasus umum melalui "Dekomposisi Spektral."

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

Saya punya satu pertanyaan berkenaan dengan kebutuhan untuk menggunakan metode pemilihan fitur (Acak fitur nilai pentingnya hutan atau metode pemilihan fitur Univariat dll) sebelum menjalankan algoritma pembelajaran statistik. Kami tahu untuk menghindari overfitting, kami dapat menerapkan penalti regularisasi pada vektor bobot. Jadi jika saya ingin melakukan regresi linier, maka saya …

20 regression  machine-learning  feature-selection  lasso  regularization 

Saya tertarik untuk lebih memahami metode delta untuk mendekati kesalahan standar dari efek marginal rata-rata dari model regresi yang mencakup istilah interaksi. Saya telah melihat pertanyaan terkait di bawah metode delta tetapi tidak ada yang memberikan apa yang saya cari. Pertimbangkan contoh data berikut ini sebagai contoh yang memotivasi: set.seed(1) …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

Biarkan model regresi linier yang diperoleh oleh fungsi R lm ingin tahu apakah mungkin diperoleh dengan perintah Mean Squared Error. Saya memiliki output BERIKUT dari contoh > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -16.1368 …

20 r  regression  error 

Dalam R, ketika saya memiliki (umum) model linier ( lm, glm, gls, glmm, ...), bagaimana saya bisa menguji koefisien (slope regresi) terhadap nilai selain 0? Dalam ringkasan model, hasil uji t dari koefisien secara otomatis dilaporkan, tetapi hanya untuk perbandingan dengan 0. Saya ingin membandingkannya dengan nilai lain. Saya tahu …

20 r  regression  t-test