Statistiken und Big Data regression

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Interpretieren der Zusammenfassungsfunktion für das lm-Modell in R.

Was bedeutet t valueund Pr(>|t|)bei Verwendung der summary()Funktion für ein lineares Regressionsmodell in R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

10 r regression generalized-linear-model

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Was ist der Unterschied zwischen logit-transformierter linearer Regression, logistischer Regression und einem logistischen gemischten Modell?

Angenommen, ich habe 10 Schüler, die jeweils versuchen, 20 mathematische Probleme zu lösen. Die Probleme werden richtig oder falsch bewertet (in Langdaten) und die Leistung jedes Schülers kann durch ein Genauigkeitsmaß (in Unterdaten) zusammengefasst werden. Die folgenden Modelle 1, 2 und 4 scheinen unterschiedliche Ergebnisse zu liefern, aber ich verstehe, …

10 r regression logistic generalized-linear-model binomial

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Einflussreiche Residuen vs. Ausreißer

Zunächst sollte ich angeben, dass ich auf dieser Website nach der Antwort gesucht habe. Entweder habe ich keine Frage gefunden, die meine Frage beantwortet hat, oder mein Wissensstand ist so niedrig, dass ich nicht bemerkt habe, dass ich die Antwort bereits gelesen habe. Ich studiere für die AP Statistics Exam. …

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Diagramme im Regressionsdiskontinuitätsdesign in „Stata“ oder „R“

Lee und Lemieux (S. 31, 2009) schlagen dem Forscher vor, die Diagramme während der Regressionsdiskontinuitätsdesignanalyse (RDD) zu präsentieren. Sie schlagen das folgende Verfahren vor: "... für eine gewisse Bandbreite und für eine bestimmte Anzahl von Bins K 0 und K 1 links und rechts vom Grenzwert besteht die Idee darin, …

10 r regression data-visualization stata regression-discontinuity

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Wie gehe ich mit dem Tod in der krankheitsfreien Überlebensanalyse um?

Wenn ich krankheitsfreie Überlebensdaten habe (definiert als ob eine bestimmte Krankheit diagnostiziert wurde oder nicht, zusammen mit der Zeit bis zu diesem Ereignis oder dem Verlust der Nachsorge) und auch Gesamtüberlebensdaten, wie gehe ich mit Todesfällen um, die ohne die auftreten? Krankheitsereignis? Werden diese zensiert oder sollte ich solche Patienten …

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …

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Ist Multikollinearität in kategorialen Variablen enthalten?

Beim Basteln mit einem multivariaten Regressionsmodell stellte ich fest, dass innerhalb der Kategorien einer kategorialen Variablen (natürlich nach Ausschluss der Referenzkategorie) ein kleiner, aber wahrnehmbarer Multikollinearitätseffekt auftrat, gemessen anhand von Varianzinflationsfaktoren . Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben einen Datensatz mit der stetigen Variablen y und einer nominalen kategorialen …

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Potenzierter logistischer Regressionskoeffizient, der sich vom Odds Ratio unterscheidet

Nach meinem Verständnis ist der potenzierte Beta-Wert aus einer logistischen Regression das Odds Ratio dieser Variablen für die abhängige interessierende Variable. Der Wert stimmt jedoch nicht mit dem manuell berechneten Quotenverhältnis überein. Mein Modell prognostiziert Stunting (ein Maß für Unterernährung) unter anderem anhand von Versicherungen. // Odds ratio from LR, …

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Sparsity-induzierende Regularisierung für stochastische Matrizen

Es ist bekannt (z. B. auf dem Gebiet der Druckabtastung ), dass die Norm "sparsity-induzierend" ist, in dem Sinne, dass wenn wir die funktionale (für feste Matrix und Vektor ) minimieren für groß genug \ lambda> 0 , wir haben wahrscheinlich für viele Auswahlmöglichkeiten von A , \ vec {b} …

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Warum Steuervariablen in Unterschieden verwenden?

Ich habe eine Frage zum Differenzen-in-Differenzen-Ansatz mit der folgenden Standardgleichung: Dabei ist Treat eine Dummy-Variable für die behandelte Gruppe und den Post. y=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u Nun ist meine Frage einfach: Warum verwenden die meisten Artikel immer noch zusätzliche Steuervariablen? Ich dachte, wenn die …

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Beste Möglichkeit, binäre und kontinuierliche Antwort zu kombinieren

Ich versuche, den besten Weg zu finden, um den Zahlungsbetrag für ein Inkassobüro vorherzusagen. Die abhängige Variable ist nur dann ungleich Null, wenn eine Zahlung erfolgt ist. Verständlicherweise gibt es eine überwältigende Anzahl von Nullen, da die meisten Menschen nicht erreicht werden können oder die Schulden nicht zurückzahlen können. Es …

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Gibt es eine Verallgemeinerung der Pillai-Spur und der Hotelling-Lawley-Spur?

Bei der Einstellung der multivariaten multiplen Regression (Vektorregressor und Regressand) hängen die vier Haupttests für die allgemeine Hypothese (Wilks Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley und Roys größte Wurzel) alle von den Eigenwerten der Matrix HE−1HE−1H E^{-1} , wobei HHH und EEE die "erklärten" und "gesamten" Variationsmatrizen sind. Ich hatte bemerkt , dass …

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Regularisierung Norm und Norm empirische Studie

Es gibt viele Methoden zur Durchführung der Regularisierung - beispielsweise die Regularisierung , und . Laut Friedman Hastie & Tibsharani hängt der beste Regularisierer vom Problem ab: nämlich der Art der tatsächlichen Zielfunktion, der jeweils verwendeten Basis, dem Signal-Rausch-Verhältnis und der Stichprobengröße.L 1 L 2L0L0L_0L1L1L_1L2L2L_2 Gibt es empirische Untersuchungen zum …

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Residuen für logistische Regression und Cooks Distanz

Gibt es bestimmte Annahmen bezüglich der Fehler für die logistische Regression, wie die konstante Varianz der Fehlerterme und die Normalität der Residuen? Entfernen Sie diese normalerweise auch, wenn Sie Punkte haben, deren Kochabstand größer als 4 / n ist? Wenn Sie sie entfernen, wie können Sie feststellen, ob das Modell …

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Sind Regressionen mit Schülerfehlern nutzlos?

Bitte bearbeiten. Wenn Sie Daten mit starken Schwänzen haben, scheint es intuitiv zu sein, eine Regression mit Schülerfehlern durchzuführen. Während ich diese Möglichkeit erkundete, stieß ich auf dieses Papier: Breusch, TS, Robertson, JC & Welsh, AH (1. November 1997). Die neue Kleidung des Kaisers: eine Kritik des multivariaten Regressionsmodells. Statistica …

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Als «regression» getaggte Fragen