Die Parameter eines Regressionsmodells. Am häufigsten die Werte, mit denen die unabhängigen Variablen multipliziert werden, um den vorhergesagten Wert der abhängigen Variablen zu erhalten.
Ich habe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R ausgeführt und einen Interaktionseffekt zwischen zwei Prädiktoren eingeschlossen. Die Wechselwirkung war nicht signifikant, aber die Haupteffekte (die beiden Prädiktoren) waren beide. Nun sagen mir viele Lehrbuchbeispiele, dass bei einem signifikanten Effekt der Interaktion die Haupteffekte nicht interpretiert werden können. Aber was …
Ich verstehe das Konzept, dass der Mittelwert ist, wenn die kategoriale Variable gleich 0 ist (oder die Referenzgruppe ist), was die Endinterpretation ergibt, dass der Regressionskoeffizient die Differenz im Mittel der beiden Kategorien ist. Selbst bei> 2 Kategorien würde ich annehmen, dass jede den Unterschied zwischen dem Mittelwert dieser Kategorie …
Ich benutze Pythons Scikit-Learn, um eine logistische Regression zu trainieren und zu testen. scikit-learn gibt die Regressionskoeffizienten der unabhängigen Variablen zurück, liefert jedoch nicht die Standardfehler der Koeffizienten. Ich benötige diese Standardfehler, um eine Wald-Statistik für jeden Koeffizienten zu berechnen und diese Koeffizienten miteinander zu vergleichen. Ich habe eine Beschreibung …
Bei einer multiplen linearen Regression kann der Koeffizient mit der folgenden Formel ermittelt werden. b = ( X′X)- 1( X′) Yb=(X′X)-1(X′)Y.b = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Zum Beispiel: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > …
Mir ist klar, dass dies eine sehr grundlegende Frage ist, aber ich kann nirgendwo eine Antwort finden. Ich berechne Regressionskoeffizienten entweder mit den normalen Gleichungen oder mit der QR-Zerlegung. Wie kann ich Standardfehler für jeden Koeffizienten berechnen? Ich betrachte Standardfehler normalerweise als berechnet als: SEx¯ =σx¯n√SEx¯ =σx¯nSE_\bar{x}\ = \frac{\sigma_{\bar x}}{\sqrt{n}} …
Ich führe ein LASSO mit einigen kategorialen und einigen kontinuierlichen Variablenprädiktoren. Ich habe eine Frage zu den kategorialen Variablen. Der erste Schritt, den ich verstehe, besteht darin, jeden von ihnen in Dummies zu zerlegen, sie für eine faire Bestrafung zu standardisieren und dann zurückzugehen. Für die Behandlung der Dummy-Variablen ergeben …
Ich bin nicht sicher, ob normalize das richtige Wort ist, aber ich werde mein Bestes geben, um zu veranschaulichen, was ich zu fragen versuche. Der hier verwendete Schätzer sind die kleinsten Quadrate. Angenommen, Sie haben . Sie können den Mittelwert um wobei und , also dass keinen Einfluss mehr auf …
Angenommen, Sie passen eine lineare / logistische Regression mit dem Ziel einer unverzerrten Schätzung von . Sie sind sehr zuversichtlich, dass sowohl als auch in Bezug auf das Rauschen in ihren Schätzungen sehr positiv sind.a 1G( y) = a0+ a1⋅ x1+ a2⋅ x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot …
Ich habe einige Daten, die zwischen 0 und 1 begrenzt sind. Ich habe das betaregPaket in R verwendet, um ein Regressionsmodell mit den begrenzten Daten als abhängige Variable anzupassen. Meine Frage ist: Wie interpretiere ich die Koeffizienten aus der Regression?
Nachdem ich hier die linearen Modellkoeffizienten geklärt habe, habe ich eine weitere Frage bezüglich der Nicht-Signifikanz (hoher p-Wert) für Koeffizienten von Faktorstufen. Beispiel: Wenn mein lineares Modell einen Faktor mit 10 Stufen enthält und nur 3 dieser Stufen mit signifikanten p-Werten verknüpft sind, kann ich bei Verwendung des Modells zur …
Wie kann man diesem Fehler entgegenwirken, wenn Sie bei einem GLM den Fehler "Wegen Singularitäten nicht definiert" in der anova-Ausgabe erhalten? Einige haben vermutet, dass es an der Kollinearität zwischen den Kovariaten liegt oder dass eine der Ebenen im Datensatz nicht vorhanden ist (siehe: Interpretation "wegen Singularitäten nicht definiert" in …
Daniel Kahneman wirft in " Denken, schnell und langsam" die folgende hypothetische Frage auf: (S. 186) Julie ist derzeit Seniorin an einer staatlichen Universität. Sie las fließend, als sie vier Jahre alt war. Was ist ihr Notendurchschnitt (GPA)? Seine Absicht ist es zu veranschaulichen, wie wir es oft versäumen, die …
Ich habe ein Problem mit der binären Klassifizierung aufgrund verschiedener Merkmale. Haben die Koeffizienten einer (regularisierten) logistischen Regression eine interpretierbare Bedeutung? Ich dachte, sie könnten die Größe des Einflusses anzeigen, vorausgesetzt, die Funktionen wurden zuvor normalisiert. Bei meinem Problem scheinen die Koeffizienten jedoch empfindlich von den von mir ausgewählten Merkmalen …
Ich habe gelesen , in Abdi (2003) , dass Wenn die unabhängigen Variablen paarweise orthogonal sind, wird der Effekt jeder von ihnen in der Regression bewertet, indem die Steigung der Regression zwischen dieser unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen berechnet wird. In diesem Fall (dh Orthogonalität der IVs) sind die …
Wie interpretieren Sie beim Ausführen der Ridge-Regression Koeffizienten, die größer sind als die entsprechenden Koeffizienten unter den kleinsten Quadraten (für bestimmte Werte von )? Soll die Gratregression nicht die Koeffizienten monoton verkleinern?λλ\lambda Wie interpretiert man in einem verwandten Zusammenhang einen Koeffizienten, dessen Vorzeichen sich während der Gratregression ändert (dh die …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.