Statistiken und Big Data regression

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Der Unterschied zwischen mit oder ohne Intercept-Modell in der logistischen Regression

Ich verstehe gerne den Unterschied zwischen mit und ohne Intercept-Modell in der logistischen Regression Gibt es einen Unterschied zwischen ihnen, außer dass die Koeffizienten beim Schnittpunkt das Protokoll (Odds Ratio) in Bezug auf die Basisliniengruppe und ohne Schnittpunkt das Protokoll (Odds) betrachten? Nach dem, was ich gesehen habe, sind die …

14 regression logistic interpretation model intercept

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Wie finde ich die Regressionskoeffizienten

Bei der Gratregression ist die zu minimierende Zielfunktion: RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. Kann dies mit der Lagrange-Multiplikatormethode optimiert werden? Oder ist es gerade Differenzierung?

14 regression regularization ridge-regression

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Ist in einem GLM die Log-Wahrscheinlichkeit des gesättigten Modells immer Null?

Als Teil der Ausgabe eines verallgemeinerten linearen Modells werden die Null- und Restabweichung verwendet, um das Modell zu bewerten. Die Formeln für diese Größen werden häufig als Log-Wahrscheinlichkeit des gesättigten Modells ausgedrückt. Beispiel: /stats//a/113022/22199 , Logistic Regression: So erhalten Sie ein gesättigtes Modell Das gesättigte Modell ist, soweit ich es …

14 regression generalized-linear-model deviance log-likelihood

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Was ist mit reduzierter Form gemeint?

Was ist in der Ökonometrie mit reduzierter Form gemeint? Nach was suchen die Leute, wenn sie sagen: "Ich möchte die reduzierten Formularschätzungen sehen." Dies wurde bei der Arbeit herumgeworfen und einzelne Erklärungen und Google-Suchen sind zu technisch. Ich hoffe, jemand, wo ich ein einfaches Beispiel geben kann.

14 regression multiple-regression econometrics

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Ratios in Regression, aka Fragen zu Kronmal

Kürzlich löste das zufällige Durchsuchen von Fragen eine Erinnerung an einen Kommentar eines meiner Professoren aus, der vor einigen Jahren vor der Verwendung von Ratios in Regressionsmodellen gewarnt hatte. Also fing ich an darüber zu lesen, was schließlich 1993 zu Kronmal führte. Ich möchte sicherstellen, dass ich seine Vorschläge zur …

14 regression modeling interaction weighted-regression ratio

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Hat die Poisson-Regression einen Fehlerausdruck?

Ich habe mich nur gefragt, ob die Poisson-Regression einen Fehlerbegriff hat. Kann eine Poisson-Regression zufällige Effekte und einen Fehlerbegriff haben? Ich bin verwirrt über diesen Punkt. In der logistischen Regression gibt es keinen Fehlerbegriff, da Ihre Ergebnisvariable binär ist. Ist das das einzige GLM-Modell, das keine Restlaufzeit hat?

14 regression mixed-model generalized-linear-model poisson-regression

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Annahmen des verallgemeinerten linearen Modells

Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell mit einer einzelnen Antwortvariablen (stetig / normalverteilt) und 4 erklärenden Variablen (von denen 3 Faktoren sind und die vierte eine ganze Zahl ist) erstellt. Ich habe eine Gaußsche Fehlerverteilung mit einer Identitätsverknüpfungsfunktion verwendet. Ich überprüfe derzeit, ob das Modell die folgenden Annahmen des verallgemeinerten …

14 regression generalized-linear-model ancova assumptions scatterplot

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Wie kann man eine stückweise lineare Regression mit mehreren unbekannten Knoten durchführen?

Gibt es Pakete für die stückweise lineare Regression, die die Mehrfachknoten automatisch erkennen kann? Vielen Dank. Wenn ich das strucchange-Paket benutze. Ich konnte die Wechselpunkte nicht erkennen. Ich habe keine Ahnung, wie es die Änderungspunkte erkennt. In den Handlungen konnte ich sehen, dass es mehrere Punkte gibt, die ich haben …

14 regression change-point

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Kann jemand Aufschluss über lineare und nichtlineare Mischeffekte geben?

Ich bin kurz davor, in Learning R einzutauchen, und mein Lernprojekt wird die Anwendung einer Regression mit gemischten oder zufälligen Effekten auf einen Datensatz beinhalten, um eine prädiktive Gleichung zu entwickeln. Ich teile die Besorgnis des Autors in diesem Beitrag. Wie wähle ich die Bibliothek nlme oder lme4 R für …

14 r regression random-effects-model

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Erklären Sie die Modellanpassung in einfachem Englisch

Wenn ich über Methoden und Ergebnisse statistischer Analysen, insbesondere in der Epidemiologie, lese, höre ich sehr oft über die Anpassung oder Steuerung der Modelle. Wie würden Sie einem Nicht-Statistiker den Zweck davon erklären? Wie interpretieren Sie Ihre Ergebnisse nach der Steuerung für bestimmte Variablen? Ein kleiner Durchgang in Stata oder …

14 regression modeling epidemiology

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Warum hat der L2-Normverlust eine eindeutige Lösung und der L1-Normverlust möglicherweise mehrere Lösungen?

http://www.chioka.in/differences-between-l1-and-l2-as-loss-function-and-regularization/ Wenn Sie oben in diesem Beitrag nachsehen, erwähnt der Verfasser, dass die L2-Norm eine eindeutige Lösung und die L1-Norm möglicherweise viele Lösungen enthält. Ich verstehe dies als Regularisierung, aber nicht als Verwendung der L1-Norm oder der L2-Norm in der Verlustfunktion. Wenn Sie sich Diagramme der Funktionen von skalarem x …

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Warum summieren sich Residuen in der linearen Regression immer zu Null, wenn ein Schnittpunkt enthalten ist?

Ich nehme an einem Kurs über Regressionsmodelle teil, und eine der Eigenschaften, die für die lineare Regression bereitgestellt werden, ist, dass die Residuen immer auf Null summieren, wenn ein Abschnitt enthalten ist. Kann jemand eine gute Erklärung dafür liefern, warum dies der Fall ist?

14 regression residuals

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Ausreißer basierend auf dem 2,5-fachen des RMSE fallen lassen

In Kahneman und Deaton (2010) † schreiben die Autoren Folgendes:††^\dagger Diese Regression erklärt 37% der Varianz mit einem quadratischen mittleren Fehler (RMSE) von 0,67852. Um Ausreißer und unplausible Einkommensberichte zu eliminieren, haben wir Beobachtungen fallen gelassen, bei denen der absolute Wert der Differenz zwischen dem Log-Einkommen und seiner Vorhersage das …

13 regression outliers

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Was ist der Sinn einer univariaten Regression vor einer multivariaten Regression?

Ich arbeite derzeit an einem Problem, bei dem es sich um einen kleinen Datensatz handelt und bei dem der Kausalitätseffekt einer Behandlung auf das Ergebnis von Interesse ist. Mein Berater hat mich angewiesen, eine univariate Regression für jeden Prädiktor mit dem Ergebnis als Antwort und dann der Behandlungszuweisung als Antwort …

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Wann sollte ein GAM vs GLM verwendet werden?

Mir ist klar, dass dies eine potenziell breite Frage ist, aber ich habe mich gefragt, ob es verallgemeinerbare Annahmen gibt, die auf die Verwendung eines GAM (Generalized Additive Model) gegenüber einem GLM (Generalized Linear Model) hinweisen. Jemand sagte mir kürzlich, dass GAMs nur verwendet werden sollten, wenn ich annehme, dass …

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Als «regression» getaggte Fragen