Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya bekerja dengan beberapa data dunia nyata dan model regresi menghasilkan beberapa hasil yang berlawanan dengan intuisi. Biasanya saya mempercayai statistik tetapi pada kenyataannya beberapa hal ini tidak benar. Masalah utama yang saya lihat adalah bahwa peningkatan dalam satu variabel menyebabkan peningkatan respons ketika, pada kenyataannya, mereka harus berkorelasi negatif. …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Sering dinyatakan bahwa kuadrat dari korelasi sampelr2r2r^2 setara dengankoefisien determinasiuntuk regresi linier sederhana. Saya tidak dapat menunjukkan ini sendiri dan akan menghargai bukti lengkap dari fakta ini.R2R2R^2

10 regression  correlation 

Ada asumsi normal ketika datang untuk mempertimbangkan model OLS dan itu adalah bahwa kesalahan didistribusikan secara normal. Saya telah menelusuri Cross Validated dan sepertinya Y dan X tidak harus normal agar kesalahan normal. Pertanyaan saya adalah mengapa ketika kita memiliki kesalahan yang tidak terdistribusi secara normal, apakah validitas pernyataan signifikansi …

10 regression  statistical-significance  assumptions  normality-assumption 

Dalam perhitungan VIF biasa untuk regresi linier, setiap variabel bebas / jelas diperlakukan sebagai variabel dependen dalam regresi kuadrat terkecil biasa. yaituXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i The nilai disimpan untuk setiap regresi dan VIF ditentukan oleh nR2R2R^2nnn VsayaFj= 11 - R2jVIFj=11−Rj2 VIF_j = …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

Saya memiliki beberapa pengalaman dengan pemodelan deret waktu, dalam bentuk model ARIMA sederhana dan sebagainya. Sekarang saya memiliki beberapa data yang menunjukkan pengelompokan volatilitas, dan saya ingin mencoba memulai dengan memasang model GARCH (1,1) pada data. Saya memiliki serangkaian data dan sejumlah variabel yang saya pikir mempengaruhinya. Jadi dalam istilah …

10 r  regression  garch 

Saya sering mendengar tentang mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan mengulurkan set tes dan melatih model pada set pelatihan. Kemudian membuat 2 vektor, satu untuk nilai prediksi dan satu untuk nilai sebenarnya. Jelas melakukan perbandingan memungkinkan seseorang untuk menilai kinerja model dengan kekuatan prediktifnya menggunakan hal-hal seperti F-Score, Statistik Kappa, Precision …

10 regression  machine-learning  model-evaluation 

Misalkan saya memiliki tanggapan bivariat dengan korelasi signifikan. Saya mencoba membandingkan dua cara untuk memodelkan hasil ini. Salah satu caranya adalah dengan memodelkan perbedaan antara dua hasil: Cara lain adalah dengan menggunakan atau untuk memodelkannya: ( y i j = β 0 + waktu + X ′ β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Berikut …

10 r  regression  model-selection 

Bisakah Anda memberi saya contoh penggunaan estimator sandwich untuk melakukan inferensi regresi yang kuat? Saya dapat melihat contohnya ?sandwich, tetapi saya tidak begitu mengerti bagaimana kita dapat beralih dari lm(a ~ b, data)( r -code) ke estimasi dan nilai p yang dihasilkan dari model regresi menggunakan matriks varians-kovarians yang dikembalikan …

10 r  regression  lm  sandwich 

Untuk mengajukan pertanyaan saya dengan lebih baik, saya telah menyediakan beberapa output dari model 16 variabel ( fit) dan 17 model variabel ( fit2) di bawah ini (semua variabel prediktor dalam model ini kontinu, di mana satu-satunya perbedaan antara model ini adalah yang fittidak mengandung variabel 17 (var17)): fit Model …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

Saya sedang membaca artikel ini terkait dengan jaring elastis. Mereka mengatakan bahwa mereka menggunakan jaring elastis karena jika kita hanya menggunakan Lasso itu cenderung memilih hanya satu prediktor di antara para prediktor yang sangat berkorelasi. Tapi bukankah ini yang kita inginkan. Maksud saya itu menyelamatkan kita dari masalah multikolinearitas bukan. …

10 regression  lasso  elastic-net 

Instrumen yang digunakan untuk mengukur kadar glukosa dalam darah seseorang dimonitor pada sampel acak 10 orang. Tingkat juga diukur menggunakan prosedur laboratorium yang sangat akurat. Ukuran instrumen dilambangkan dengan x. Ukuran prosedur laboratorium dilambangkan dengan y. Saya pribadi berpikir y pada x lebih tepat karena tujuannya adalah menggunakan pembacaan instrumen …

10 regression  self-study  measurement 

Saya sedang melakukan regresi logistik dengan hasil biner (mulai dan tidak mulai). Campuran prediktor saya semuanya adalah variabel kontinu atau dikotomis. Menggunakan pendekatan Box-Tidwell, salah satu prediktor kontinu saya berpotensi melanggar asumsi linearitas logit. Tidak ada indikasi dari statistik good-of-fit yang cocok bermasalah. Saya kemudian menjalankan model regresi lagi, menggantikan …

10 regression  logistic  references  assumptions  robust 

Untuk kuadrat terkecil dengan satu prediktor: y= βx + ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Jika dan y distandarisasi sebelum pemasangan (yaitu ∼ N ( 0 , 1 ) ), maka:xxxyyy∼ N( 0 , 1 )∼N(0,1)\sim N(0,1) sama dengan koefisien korelasi Pearson, r .ββ\betarrr sama dalam regresi yang direfleksikan: x …

10 regression  correlation  least-squares  generalized-least-squares 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Demi contoh sederhana berasumsi bahwa ada dua model regresi linier Model 1 memiliki tiga prediktor, x1a, x2b, danx2c Model 2 memiliki tiga prediktor dari model 1 dan dua prediktor tambahan x2adanx2b Ada persamaan regresi populasi di mana varians populasi yang dijelaskan adalah untuk Model 1 dan untuk Model 2. Varian …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc