Als «regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

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ARIMA-Modellinterpretation
Diese Frage wurde von Mathematics Stack Exchange migriert, da sie auf Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 7 Jahren migriert . Ich habe eine Frage zu ARIMA-Modellen. Angenommen, ich habe eine Zeitreihe YtYtY_t , die ich prognostizieren möchte, und ein ARIMA(2,2)ARIMA(2,2)\text{ARIMA}(2,2) -Modell scheint eine gute Möglichkeit zu sein, die Prognoseübung …
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Multiple Mediationsanalyse in R
Ich frage mich, ob jemand eine Möglichkeit kennt, ein Multi-Mediationsmodell in R auszuführen. Ich weiß, dass das Mediationspaket mehrere einfache Mediationsmodelle zulässt, aber ich möchte ein Modell ausführen, das mehrere Mediationsmodelle gleichzeitig auswertet. Ich gehe davon aus, dass ich dies in einem SEM-Framework (Pfadanalyse) tun kann, habe mich aber gefragt, …
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Was ist der Unterschied zwischen lm () und rlm ()?
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 8 Jahren migriert . Ich habe gerade die Funktion "Robustes Anpassen linearer Modelle" rlm() in der MASSBibliothek gefunden . Ich möchte den Unterschied zwischen dieser Funktion und der linearen Standardregressionsfunktion kennen lm(). Könnte mir …
19 r  regression 
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Passgenauigkeit und welches Modell für lineare Regression oder Poisson verwendet werden soll
Ich benötige einige Ratschläge in Bezug auf zwei Hauptprobleme in meiner Forschung, die eine Fallstudie von drei großen Pharmazeutika und Innovationen ist. Anzahl der Patente pro Jahr ist die abhängige Variable. Meine Fragen sind Was sind die wichtigsten Kriterien für ein gutes Modell? Was ist mehr / weniger wichtig? Sind …
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Warum geht es bei der Regression um Varianz?
Ich lese diese Notiz . Auf Seite 2 heißt es: "Wie viel von der Varianz in den Daten erklärt ein gegebenes Regressionsmodell?" "Bei der Regressionsinterpretation geht es um den Mittelwert der Koeffizienten, bei der Inferenz um ihre Varianz." Ich habe über solche Aussagen viele Male gelesen, warum interessiert es uns, …
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Extreme Lernmaschine: Worum geht es?
Ich habe mehr als ein Jahr lang über das Paradigma der extremen Lernmaschine (Extreme Learning Machine, ELM) nachgedacht, es implementiert und verwendet. Je länger ich es tue, desto mehr bezweifle ich, dass es wirklich eine gute Sache ist. Meine Meinung scheint jedoch im Gegensatz zur wissenschaftlichen Gemeinschaft zu stehen, wo …
19 regression 
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Leidet LASSO an den gleichen Problemen wie die schrittweise Regression?
Stufenweise algorithmische Variablenauswahlmethoden neigen dazu, Modelle auszuwählen, die mehr oder weniger jede Schätzung in Regressionsmodellen beeinflussen ( s und ihre SEs, p- Werte, F- Statistiken usw.), und schließen mit etwa der gleichen Wahrscheinlichkeit echte Prädiktoren aus wie schließen falsche Prädiktoren gemäß einer einigermaßen ausgereiften Simulationsliteratur ein.ββ\beta Leidet der LASSO bei …
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Ist es sinnvoll, die logistische Regression mit binärem Ergebnis und Prädiktor zu verwenden?
Ich habe eine binäre Ergebnisvariable {0,1} und eine Prädiktorvariable {0,1}. Ich bin der Meinung, dass es keinen Sinn macht, logistisch zu arbeiten, wenn ich nicht andere Variablen einbeziehe und die Odds Ratio berechne. Würde die Berechnung der Wahrscheinlichkeit bei einem binären Prädiktor nicht ausreichen, um das Quotenverhältnis zu bestimmen?
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Lineare Regression oder ordinale logistische Regression zur Vorhersage der Weinbewertung (von 0 bis 10)
Ich habe die Weindaten von hier, die aus 11 numerisch unabhängigen Variablen mit einer abhängigen Bewertung bestehen, die jedem Eintrag mit Werten zwischen 0 und 10 zugeordnet sind. Dies macht es zu einem großartigen Datensatz, ein Regressionsmodell zu verwenden, um die Beziehung zwischen den Variablen und den zugeordneten zu untersuchen …
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Gibt es eine Annahme zur logistischen Regression?
Gibt es eine Annahme über die Antwortvariable der logistischen Regression? Angenommen, wir haben Datenpunkte. Es scheint, dass die Antwort von einer Bernoulli-Distribution mit . Daher sollten wir Bernoulli-Verteilungen mit unterschiedlichen Parametern .Y i p i = logit100010001000YiYiY_i1000 ppi=logit(β0+β1xi)pi=logit(β0+β1xi)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 x_i)100010001000ppp Sie sind also "unabhängig", aber nicht "identisch". Habe ich recht? PS. …
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Intuitive Erklärung des Terms
Wenn vollen Rang hat, existiert die Umkehrung von und wir erhalten die Schätzung der kleinsten Quadrate: undXXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Wie können wir in der Varianzformel intuitiv erklären ? Die Technik der Ableitung ist für mich klar.(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}
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