Als «regression» getaggte Fragen

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

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Warum ist es möglich, signifikante F-Statistiken (p <0,001) zu erhalten, aber nicht signifikante Regressor-t-Tests?
Warum ist es bei einer multiplen linearen Regression möglich, eine hochsignifikante F-Statistik (p &lt;0,001) zu erhalten, die jedoch bei allen t-Tests des Regressors sehr hohe p-Werte aufweist? In meinem Modell gibt es 10 Regressoren. Einer hat einen p-Wert von 0,1 und der Rest liegt über 0,9 Informationen zur Behebung dieses …
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Form des Konfidenzintervalls für vorhergesagte Werte in der linearen Regression
Ich habe festgestellt, dass das Konfidenzintervall für vorhergesagte Werte in einer linearen Regression um den Mittelwert des Prädiktors und Fett um den minimalen und den maximalen Wert des Prädiktors eng ist. Dies ist in den Diagrammen dieser 4 linearen Regressionen zu sehen: Anfangs dachte ich, dies liege daran, dass die …
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Was ist falsch an der Hochrechnung?
Ich erinnere mich, als Student in Statistikkursen gesessen zu haben, warum Hochrechnung eine schlechte Idee war. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Online-Quellen, die dies kommentieren. Es gibt auch eine Erwähnung hier . Kann mir jemand helfen zu verstehen, warum Extrapolation eine schlechte Idee ist? Wenn ja, wie kommt …
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Welche Korrelation macht eine Matrix singulär und was sind Implikationen von Singularität oder Fast-Singularität?
Ich mache einige Berechnungen mit verschiedenen Matrizen (hauptsächlich in der logistischen Regression) und bekomme häufig den Fehler "Matrix ist singulär", wo ich zurückgehen und die korrelierten Variablen entfernen muss. Meine Frage hier ist, was würden Sie als "hoch" korrelierte Matrix betrachten? Gibt es einen Korrelationsschwellenwert, um dieses Wort darzustellen? Wie …
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Einheitliche Sicht auf die Schrumpfung: Welche Beziehung besteht (wenn überhaupt) zwischen Steins Paradoxon, Gratregression und zufälligen Effekten in gemischten Modellen?
Betrachten Sie die folgenden drei Phänomene. Steins Paradoxon: Angesichts einiger Daten aus der multivariaten Normalverteilung in ist der Stichprobenmittelwert kein sehr guter Schätzer für den wahren Mittelwert. Man kann eine Schätzung mit kleinerem mittleren Fehlerquadrat erhalten, wenn man alle Koordinaten des Stichprobenmittelwerts gegen Null schrumpft [oder gegen ihren Mittelwert oder …
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Regression mit mehreren abhängigen Variablen?
Ist es möglich, eine (multiple) Regressionsgleichung mit zwei oder mehr abhängigen Variablen zu haben? Sicher, Sie könnten zwei separate Regressionsgleichungen ausführen, eine für jeden DV, aber das scheint keine Beziehung zwischen den beiden DVs zu erfassen?
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Warum sollten parametrische Statistiken nichtparametrischen vorgezogen werden?
Kann mir jemand erklären, warum jemand für Hypothesentests oder Regressionsanalysen eine parametrische Methode einer nichtparametrischen statistischen Methode vorziehen sollte? In meinen Augen ist es wie beim Rafting und bei der Auswahl einer nicht wasserfesten Uhr, weil Sie sie möglicherweise nicht nass bekommen. Warum nicht das Tool verwenden, das bei jeder …
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Was sind die Nachteile der Verwendung des Lassos zur Variablenauswahl für die Regression?
Nach meinem Wissen behandelt die Verwendung von Lasso für die Variablenauswahl das Problem der korrelierten Eingaben. Da es der Regression des kleinsten Winkels entspricht, ist es auch rechnerisch nicht langsam. Viele Leute (zum Beispiel Leute, von denen ich weiß, dass sie Biostatistiken machen) scheinen jedoch eine schrittweise oder stufenweise variable …
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Warum wird die Kantenschätzung durch Hinzufügen einer Konstanten zur Diagonale besser als bei OLS?
Ich verstehe, dass die Grat-Regressionsschätzung das , das die Restsumme des Quadrats und eine Strafe für die Größe von β minimiertββ\betaββ\beta βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin[RSS+λ∥β∥22]βridge=(λID+X′X)−1X′y=argmin⁡[RSS+λ‖β‖22]\beta_\mathrm{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y = \operatorname{argmin}\big[ \text{RSS} + \lambda \|\beta\|^2_2\big] Allerdings verstehe ich die Bedeutung der Tatsache, dass sich von dadurch unterscheidet, dass nur eine kleine Konstante …
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Prinzipieller Weg, kategoriale Variablen mit vielen Ebenen zu kollabieren?
Welche Techniken stehen zur Verfügung, um viele Kategorien zu einigen zu reduzieren (oder zu bündeln), um sie als Eingabe (Prädiktor) in einem statistischen Modell zu verwenden? Stellen Sie sich eine Variable wie den Hauptfachstudenten vor (Fachbereich, den ein Student im Grundstudium auswählt). Es ist ungeordnet und kategorisch, kann aber möglicherweise …
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