Als «regression» getaggte Fragen

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

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Varianzinflationsfaktor für verallgemeinerte additive Modelle
In der üblichen VIF Berechnung für eine lineare Regression, die jeweils unabhängig / erklärende Variable wird als abhängige Variable in einem gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate behandelt. dhXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Die -Werte werden für jede der n Regressionen gespeichert und VIF …
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Bewertung der Leistung eines Regressionsmodells mithilfe von Trainings- und Testsätzen?
Ich höre oft von der Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells, indem ich den Testsatz aushalte und ein Modell auf dem Trainingssatz trainiere. Erstellen Sie dann zwei Vektoren, einen für die vorhergesagten Werte und einen für die wahren Werte. Ein Vergleich ermöglicht es offensichtlich, die Leistung des Modells anhand seiner Vorhersagekraft …
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Was ist der grundlegende Unterschied zwischen diesen beiden Regressionsmodellen?
Angenommen, ich habe bivariate Antworten mit signifikanter Korrelation. Ich versuche, die beiden Möglichkeiten zur Modellierung dieser Ergebnisse zu vergleichen. Eine Möglichkeit besteht darin, den Unterschied zwischen den beiden Ergebnissen zu modellieren: Eine andere Möglichkeit besteht darin, sie zu verwenden oder zu modellieren: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Hier ist ein Beispiel: #create foo data …
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Robuste Regressionsinferenz und Sandwich-Schätzer
Können Sie mir ein Beispiel für die Verwendung von Sandwich-Schätzern geben, um eine robuste Regressionsinferenz durchzuführen? Ich kann das Beispiel in sehen ?sandwich, aber ich verstehe nicht ganz, wie wir von lm(a ~ b, data)( r- codiert) zu einer Schätzung und einem p- Wert übergehen können, die aus einem Regressionsmodell …
10 r  regression  lm  sandwich 
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Vergleichen verschachtelter binärer logistischer Regressionsmodelle, wenn
Um meine Frage besser zu stellen, habe ich einige der Ausgaben sowohl eines 16-Variablen-Modells ( fit) als auch eines 17-Variablen-Modells ( fit2) unten bereitgestellt (alle Prädiktorvariablen in diesen Modellen sind kontinuierlich, wobei der einzige Unterschied zwischen diesen Modellen darin besteht, dass fitdies nicht der Fall ist enthalten Variable 17 (var17)): …
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Verwirrung in Bezug auf elastisches Netz
Ich habe diesen Artikel über elastisches Netz gelesen. Sie sagen, dass sie ein elastisches Netz verwenden, denn wenn wir nur Lasso verwenden, wird tendenziell nur ein Prädiktor unter den Prädiktoren ausgewählt, die stark korreliert sind. Aber wollen wir das nicht? Ich meine, es erspart uns die Mühe der Multikollinearität, nicht …
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Untersuchung der Robustheit der logistischen Regression gegen die Verletzung der Linearität des Logits
Ich führe eine logistische Regression mit einem binären Ergebnis durch (Start und nicht Start). Mein Prädiktormix besteht entweder aus kontinuierlichen oder dichotomen Variablen. Bei Verwendung des Box-Tidwell-Ansatzes verstößt einer meiner kontinuierlichen Prädiktoren möglicherweise gegen die Annahme der Linearität des Logits. Aus den Statistiken zur Anpassungsgüte geht nicht hervor, dass die …
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So erhalten Sie das Konfidenzintervall für die Änderung des Populations-R-Quadrats
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte Populationsvarianz für Modell 1 für Modell 2 . Die durch Modell …
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Verallgemeinerte kleinste Quadrate: von Regressionskoeffizienten zu Korrelationskoeffizienten?
Für kleinste Quadrate mit einem Prädiktor: y=βx+ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Wenn und vor dem Anpassen standardisiert sind (dh ), dann:xxxyyy∼N(0,1)∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta ist der gleiche wie der Pearson-Korrelationskoeffizient .rrr ββ\beta ist in der reflektierten Regression dasselbe:x=βy+ϵx=βy+ϵx = \beta y + \epsilon Gilt das auch für generalisierte kleinste Quadrate …
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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Was ist der Vorteil der Imputation gegenüber der Erstellung mehrerer Modelle in der Regression?
Ich frage mich, ob jemand einen Einblick geben könnte, ob eine Warum-Imputation für fehlende Daten besser ist, als einfach verschiedene Modelle für Fälle mit fehlenden Daten zu erstellen. Besonders im Fall von [verallgemeinerten] linearen Modellen (ich kann vielleicht in nichtlinearen Fällen sehen, dass die Dinge anders sind) Angenommen, wir haben …
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So überprüfen Sie, ob mein Regressionsmodell gut ist
Eine Möglichkeit, die Genauigkeit des logistischen Regressionsmodells mithilfe von 'glm' zu ermitteln, besteht darin, das AUC-Diagramm zu ermitteln. Wie kann man dasselbe für ein Regressionsmodell überprüfen, das mit einer kontinuierlichen Antwortvariablen gefunden wurde (family = 'gaussian')? Mit welchen Methoden wird überprüft, wie gut mein Regressionsmodell zu den Daten passt?
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