Statistiken und Big Data regression

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Welche Bedeutung hat die Hutmatrix für die lineare Regression?

Welche Bedeutung hat die Hutmatrix für die Regressionsanalyse?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} Ist es nur zur einfacheren Berechnung?

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Lineares Regressionsmodell, das am besten für fehlerhafte Daten geeignet ist

Ich suche nach einem linearen Regressionsalgorithmus, der am besten für Daten geeignet ist, deren unabhängige Variable (x) einen konstanten Messfehler aufweist und deren abhängige Variable (y) einen signalabhängigen Fehler aufweist. Das obige Bild zeigt meine Frage.

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Wie kann man und in die Regression einbeziehen und ob man sie zentriert?

Ich möchte den Term und sein Quadrat (Prädiktorvariablen) in eine Regression einbeziehen, da ich davon ausgehe, dass niedrige Werte von einen positiven Effekt auf die abhängige Variable und hohe Werte einen negativen Effekt haben. Das sollte den Effekt der höheren Werte erfassen. Ich erwarte daher, dass der Koeffizient von positiv …

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Warum spielt die Korrelation von Residuen beim Testen auf Normalität keine Rolle?

Wenn (dh stammt aus dem linearen Regressionsmodell), ist und in diesem Fall Residuen sind korreliert und nicht unabhängig. Wenn wir jedoch eine Regressionsdiagnose durchführen und die Annahme testen möchten, schlägt jedes Lehrbuch vor, Q-Q-Diagramme und statistische Tests für Residuen Diese wurden entwickelt, um zu testen, ob für einige .Y=AX+εY=AX+εY = …

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Anpassen eines zeitvariablen Koeffizienten DLM

Ich möchte ein DLM mit zeitlich variierenden Koeffizienten anpassen, dh eine Erweiterung der üblichen linearen Regression. yt= θ1+ θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Ich habe einen Prädiktor ( ) und eine Antwortvariable ( ), Meeres- und Binnenfischfang von 1950 bis 2011. Ich möchte, dass das DLM-Regressionsmodell folgt:y tx2x2x_2ytyty_t yt= …

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Einbeziehung detaillierterer erklärender Variablen im Laufe der Zeit

Ich versuche zu verstehen, wie ich eine Variable am besten modellieren kann, wenn ich im Laufe der Zeit immer detailliertere Prädiktoren erhalten habe. Betrachten Sie beispielsweise die Modellierung der Wiederherstellungsraten für ausgefallene Kredite. Angenommen, wir haben einen Datensatz mit Daten aus 20 Jahren, und in den ersten 15 dieser Jahre …

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Anwenden der Gratregression für ein unterbestimmtes Gleichungssystem?

Wenn , kann das Problem der kleinsten Quadrate, das dem Wert von eine sphärische Beschränkung auferlegt , als für ein überbestimmtes System. \ | \ cdot \ | _2 ist die euklidische Norm eines Vektors.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - X\beta \|^2_2 …

9 regression least-squares regularization ridge-regression underdetermined

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Warum kann die lineare Regression das Ergebnis einer einfachen deterministischen Sequenz nicht vorhersagen?

Ein Kollege von mir hat mir dieses Problem geschickt und anscheinend im Internet die Runde gemacht: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Die Antwort scheint 200 zu sein. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 …

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Dateneinrichtung für Unterschiede

Welches Setup ist für einen Unterschied im Differenzregressionsmodell mit geeignet? Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} wobei T ein Dummy ist, der gleich 1 ist, wenn die Beobachtung aus der Behandlungsgruppe stammt, und d ein Dummy ist, der in dem Zeitraum nach dem Auftreten der Behandlung …

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R: Anova und lineare Regression

Ich bin neu in der Statistik und versuche, den Unterschied zwischen ANOVA und linearer Regression zu verstehen. Ich benutze R, um dies zu untersuchen. Ich habe verschiedene Artikel darüber gelesen, warum ANOVA und Regression unterschiedlich, aber immer noch gleich sind und wie sie visualisiert werden können usw. Ich denke, ich …

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Logistische Regression: Maximierung von True Positives - False Positives

Ich habe ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung über glmnet in R mit elastischer Netzregulierung) und möchte den Unterschied zwischen echten und falschen Positiven maximieren. Zu diesem Zweck wurde das folgende Verfahren in den Sinn gebracht: Passen Sie das logistische Standardregressionsmodell an Identifizieren Sie alle positiven Vorhersagen unter Verwendung des Vorhersageschwellenwerts von …

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Daten simulieren, um sie an ein Mediationsmodell anzupassen

Ich bin daran interessiert, ein Verfahren zur Simulation von Daten zu finden, die mit einem bestimmten Mediationsmodell übereinstimmen. Gemäß dem allgemeinen Framework für lineare Strukturgleichungsmodelle zum Testen von Mediationsmodellen, das zuerst von Barron und Kenny (1986) skizziert und an anderer Stelle wie Judd, Yzerbyt & Muller (2013) beschrieben wurde , …

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Interpretation der Fehlerschätzung für RandomForestRegressor

Ich verwende den RandomForest-Regressor für meine Daten und konnte feststellen, dass der oob-Wert 0,83 betrug. Ich bin mir nicht sicher, wie es dazu kam. Ich meine, meine Ziele sind hohe Werte im Bereich von 10 ^ 7. Wenn es also MSE ist, sollte es viel höher sein. Ich verstehe nicht, …

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Berechnungsintervall berechnen

Ich habe die folgenden Daten hier . Ich versuche, das 95% -Konfidenzintervall für die mittlere Reinheit zu berechnen, wenn der Kohlenwasserstoffprozentsatz 1,0 beträgt. In R gebe ich Folgendes ein. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Wie kann ich dieses Ergebnis jedoch selbst ableiten? Ich …

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Verwenden der logistischen Regression für eine kontinuierliche abhängige Variable

Ich habe kürzlich eine Überarbeitung für mein Forschungspapier erhalten. Das Folgende ist der Kommentar des Rezensenten zu meinem Papier: Die Ergebnisse eines Modells sind nicht ganz überzeugend, insbesondere die lineare Regression weist normalerweise Mängel im Umgang mit Ausreißern auf. Ich schlage vor, dass die Autoren auch eine logistische Regression versuchen …

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Als «regression» getaggte Fragen