Statistiken und Big Data multiple-regression

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Ich bin neu in der R-Sprache. Ich möchte wissen, wie man aus einem multiplen linearen Regressionsmodell simuliert, das alle vier Annahmen der Regression erfüllt. OK danke. Angenommen, ich möchte die Daten basierend auf diesem Datensatz simulieren: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) dann bekomme ich die Ausgabe: Call: lm(formula = y …

14 r multiple-regression simulation

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Widersprüchliche Ansätze zur Variablenauswahl: AIC, p-Werte oder beides?

Soweit ich weiß, ist die Variablenauswahl basierend auf p-Werten (zumindest im Regressionskontext) stark fehlerhaft. Es sieht so aus, als ob die Variablenauswahl basierend auf AIC (oder ähnlichem) auch von einigen aus ähnlichen Gründen als fehlerhaft angesehen wird, obwohl dies ein wenig unklar erscheint (siehe z. B. meine Frage und einige …

13 hypothesis-testing multiple-regression feature-selection model-selection aic

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Wie kann die Summe zweier Variablen mehr Varianz erklären als die einzelnen Variablen?

Ich erhalte einige verwirrende Ergebnisse für die Korrelation einer Summe mit einer dritten Variablen, wenn die beiden Prädiktoren negativ korreliert sind. Was verursacht diese verwirrenden Ergebnisse? Beispiel 1: Korrelation zwischen der Summe zweier Variablen und einer dritten Variablen Betrachten Sie die Formel 16.23 auf Seite 427 von Guildfords Text von …

13 correlation multiple-regression

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Was ist eine partielle F-Statistik?

Was ist eine partielle F-Statistik? Ist das dasselbe wie ein partieller F-Test? Wann würden Sie eine partielle F-Statistik berechnen? Ich gehe davon aus, dass dies etwas mit dem Vergleich von Regressionsmodellen zu tun hat, aber ich verfolge etwas nicht (?)

13 regression multiple-regression

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Techniken zum Analysieren von Verhältnissen

Ich bin auf der Suche nach Ratschlägen und Kommentaren, die sich mit der Analyse von Verhältnissen und Quoten befassen. In dem Bereich, in dem ich vor allem mit der Analyse von Verhältnissen befasst bin, ist dies weit verbreitet, aber ich habe einige Artikel gelesen, die darauf hindeuten, dass dies problematisch …

13 modeling multiple-regression generalized-linear-model interaction confounding

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Wie interpretiere ich ein Probit-Modell in Stata?

Ich bin nicht sicher, wie ich diese Probit-Regression interpretieren soll, die ich für Stata durchgeführt habe. Die Daten befinden sich in der Kreditgenehmigung und Weiß ist eine Dummy-Variable, die = 1 ist, wenn eine Person weiß war, und = 0 ist, wenn die Person nicht weiß war. Jede Hilfe zum …

13 regression multiple-regression stata

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Lineare Regression und räumliche Autokorrelation

Ich möchte Baumhöhen in einem bestimmten Gebiet anhand einiger Variablen vorhersagen, die durch Fernerkundung ermittelt wurden. Wie ungefähre Biomasse usw. möchte ich zuerst eine lineare Regression verwenden (ich weiß, dass dies nicht die beste Idee ist, aber ein Muss für mein Projekt). Ich wollte wissen, wie stark sich die räumliche …

13 r multiple-regression spatial autocorrelation

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Wie kann ich den Wert von

Die folgenden Grafiken sind Reststreudiagramme eines Regressionstests, für den die Annahmen "Normalität", "Homoskedastizität" und "Unabhängigkeit" mit Sicherheit bereits erfüllt wurden! Zum Testen der "Linearitäts" -Annahme kann zwar anhand der Diagramme vermutet werden, dass die Beziehung krummlinig ist, aber die Frage lautet: Wie kann der Wert für "R2 Linear" zum Testen …

13 multiple-regression linear-model assumptions r-squared

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Multikollinearität, wenn einzelne Regressionen signifikant sind, VIFs jedoch gering sind

Ich habe 6 Variablen ( ), die ich verwende, um vorherzusagen . Bei meiner Datenanalyse habe ich zuerst eine multiple lineare Regression versucht. Davon waren nur zwei Variablen signifikant. Wenn ich jedoch eine lineare Regression durchführte, bei der jede Variable einzeln mit verglichen wurde , waren alle bis auf eine …

13 multiple-regression multicollinearity vif

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Gibt es Umstände, unter denen schrittweise Regression angewendet werden sollte?

In der Vergangenheit war die schrittweise Regression in vielen biomedizinischen Veröffentlichungen überstrapaziert. Dies scheint sich jedoch durch eine bessere Aufklärung der zahlreichen Themen zu verbessern. Viele ältere Rezensenten fragen jedoch noch danach. Unter welchen Umständen spielt die schrittweise Regression eine Rolle und sollte gegebenenfalls angewendet werden?

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Was ist / sind die "mechanischen" Unterschiede zwischen multipler linearer Regression mit Verzögerungen und Zeitreihen?

Ich habe einen Abschluss in Wirtschaftswissenschaften und studiere derzeit einen Master in Datentechnik. Während ich die lineare Regression (LR) und dann die Zeitreihenanalyse (TS) studierte, kam mir eine Frage in den Sinn. Warum eine völlig neue Methode erstellen, dh Zeitreihen (ARIMA), anstatt mehrere lineare Regressionen zu verwenden und verzögerte Variablen …

13 regression time-series multiple-regression least-squares arima

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Was ist die Interpretation der Kovarianz von Regressionskoeffizienten?

Die lm-Funktion in R kann die geschätzte Kovarianz von Regressionskoeffizienten ausgeben. Was geben uns diese Informationen? Können wir das Modell jetzt besser interpretieren oder Probleme diagnostizieren, die im Modell vorhanden sein könnten?

13 r multiple-regression least-squares

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Erfassung der Saisonalität in multipler Regression für tägliche Daten

Ich habe tägliche Verkaufsdaten für ein Produkt, das sehr saisonabhängig ist. Ich möchte die Saisonalität im Regressionsmodell erfassen. Ich habe gelesen, dass Sie in diesem Fall, wenn Sie vierteljährliche oder monatliche Daten haben, 3 bzw. 11 Dummy-Variablen erstellen können - aber kann ich mit täglichen Daten umgehen? Ich habe drei …

13 regression time-series multiple-regression categorical-data

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Warum ist die Anzahl der Freiheitsgrade

Ich habe hier gelesen , dass die Anzahl der Freiheitsgrade war, die ich verwenden sollte, wenn ich einen t-Test für die Signifikanz eines Regressionskoeffizienten durchführe, aber ich verstehe nicht warum. Mein Verständnis war, dass T-Tests im Allgemeinen n - 1 Freiheitsgrade hatten.n - p - 1n-p-1n-p-1n - 1n-1n-1

13 regression hypothesis-testing multiple-regression t-test

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Koeffizientenpfade - Vergleich von Grat, Lasso und elastischer Netzregression

Ich möchte ausgewählte Modelle mit First, Lasso und elastischem Netz vergleichen. Die folgende Abbildung zeigt die Koeffizientenpfade mit allen drei Methoden: Grat (Abb. A, alpha = 0), Lasso (Abb. B; alpha = 1) und elastisches Netz (Abb. C; alpha = 0,5). Die optimale Lösung hängt vom ausgewählten Lambda-Wert ab, der …

13 r multiple-regression modeling regularization

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