Statistiken und Big Data regression

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Multiple Regression mit wiederholt gemessenen unabhängigen Variablen?

Design und Hypothese : Wir haben wellbeingzum Zeitpunkt 1 und 2 gemessen und wollen sehen, ob der Faktor A(gemessen zum Zeitpunkt 1 und angenommen, dass er über die Zeit ein stabiler Faktor ist) ein signifikanter Prädiktor für den Faktor ist B(gemessen zum Zeitpunkt 2). . Wir erwarten auch, dass wellbeingaktuelle …

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Posteriore Verteilung für die Bayes'sche lineare Regression

Ich habe die Verwendung der Bayes'schen linearen Regression untersucht, bin aber zu einem Beispiel gekommen, über das ich verwirrt bin. Angesichts des Modells: y=βX+ϵy=βX+ϵ{\bf y} = {\bf \beta}{\bf X} + \bf{\epsilon} Angenommen, und ein ,ϵ∼N(0,ϕI)ϵ∼N(0,ϕI){\bf \epsilon} \sim N(0, \phi I)p(β,ϕ)∝1ϕp(β,ϕ)∝1ϕp(\beta, \phi) \propto \frac{1}{\phi} Wie wird erreicht?p(β|ϕ,y)p(β|ϕ,y)p(\beta|\phi, {\bf y}) Wobei: .p(β|ϕ,y)∼N(XTX)−1XTy,ϕ(XTX)−1)p(β|ϕ,y)∼N(XTX)−1XTy,ϕ(XTX)−1)p(\beta|\phi, …

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Was ist mit der Heterogenität der Varianz zu tun, wenn die Streuung mit größeren angepassten Werten abnimmt?

Ich versuche ein lineares gemischtes Modell zu erzeugen. Der R-Code lautet wie folgt. lme (Average.payoff ~ Spiel + Typ + Andere.Typ + Spiel: Typ + Spiel: Andere.Typ + Typ: Andere.Typ, zufällig = ~ 1 | Subjekte, Methode = "REML", Daten = Subjektsm1) -> lme1 Der Antwortterm Average.payoff ist stetig, während …

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PRESS-Statistik für die Ridge-Regression

In gewöhnlichen kleinsten Quadraten, die einen Zielvektor gegen einen Satz von Prädiktoren zurückführen , wird die Hutmatrix als berechnetyyyX.X.X H.= X.( X.tX.)- 1X.tH.=X.(X.tX.)- -1X.tH = X (X^tX)^{-1} X^t und die PRESSE (vorhergesagte verbleibende Quadratsumme) wird berechnet durch S.S.P.= ∑ich( eich1 - hi i)2S.S.P.=∑ich(eich1- -hichich)2SS_P = \sum_i \left( \frac{e_i}{1-h_{ii}}\right)^2 wobei der …

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Kann ich eine Variable verwenden, die eine nichtlineare Beziehung zur abhängigen Variablen in der logistischen Regression hat?

Angenommen, ich erstelle ein logistisches Regressionsmodell, bei dem die abhängige Variable binär ist und die Werte oder 1 annehmen kann . Die unabhängigen Variablen seien x 1 , x 2 , . . . , x m - es gibt m unabhängige Variablen. Nehmen wir an, für die k- te …

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Wie funktioniert die Imputationsfunktion der Mäuse?

Ich habe mich gefragt, ob jemand Erfahrung mit der Mäusefunktion hat, wie in Mäusen beschrieben: Multivariate Imputation durch verkettete Gleichungen in R (JSS 2011 45 (3))? Ich habe einen Datensatz mit einer Reihe von Variablen, von denen jede einen unterschiedlichen Grad an fehlenden Daten aufweist. Meine Hauptfrage lautet: Angenommen, ich …

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ANCOVA in R schlägt unterschiedliche Abschnitte vor, aber die 95% CIs überlappen sich… wie ist das möglich?

Wir haben einen Datensatz mit zwei Kovariaten und einer kategorialen Gruppierungsvariablen und möchten wissen, ob es signifikante Unterschiede zwischen der Steigung oder dem Achsenabschnitt zwischen den Kovariaten gibt, die den verschiedenen Gruppierungsvariablen zugeordnet sind. Wir haben anova () und lm () verwendet, um die Anpassungen von drei verschiedenen Modellen zu …

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Schätzen Sie den Mittelpunkt und den Radius einer Kugel anhand von Punkten auf der Oberfläche

Wenn wir annehmen, dass unsere Datenpunkte von der Oberfläche einer Kugel abgetastet wurden (mit einer gewissen Störung), wie können wir dann den Mittelpunkt dieser Kugel wiederherstellen? Bei meiner Suche fand ich Artikel über etwas, das als "sphärische Regression" bezeichnet wurde, aber es schien nicht ganz so, als würde das das …

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Formel für gewichtete einfache lineare Regression

Diese Wiki-Seite Einfache lineare Regression enthält Formeln zur Berechnung von und . Kann mir jemand sagen, wie man die Formeln in gewichteten Fällen ableitet?αα\alphaββ\beta

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Wie verwende ich den GPML-Matlab-Code korrekt für ein tatsächliches Problem (ohne Demo)?

Ich habe den neuesten GPML-Matlab-Code heruntergeladen. Ich habe die Dokumentation gelesen und die Regressionsdemo ohne Probleme ausgeführt. Ich habe jedoch Schwierigkeiten zu verstehen, wie ich es auf ein Regressionsproblem anwenden kann, mit dem ich konfrontiert bin. Das Regressionsproblem ist wie folgt definiert: Sei ein Eingabevektor und y i ∈ R …

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Mindestanzahl von Beobachtungen für die logistische Regression?

Ich führe eine binäre logistische Regression mit 3 numerischen Variablen aus. Ich unterdrücke den Achsenabschnitt in meinen Modellen, da die Wahrscheinlichkeit Null sein sollte, wenn alle Eingabevariablen Null sind. Was ist die minimale Anzahl von Beobachtungen, die ich verwenden sollte?

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Regularisierte Anpassung aus zusammengefassten Daten: Auswahl des Parameters

In Anlehnung an meine frühere Frage lautet die Lösung der normalen Gleichungen für die Gratregression wie folgt: β^λ=(XTX+λI)−1XTyβ^λ=(XTX+λI)−1XTy\hat{\beta}_\lambda = (X^TX+\lambda I)^{-1}X^Ty Könnten Sie die Regularisierungsparameter jede Führung bieten für die Wahl . Da zusätzlich die Diagonale von mit der Anzahl der Beobachtungen wachsen , sollte auch eine Funktion sein ?λλ\lambdaXTXXTXX^TXmmmλλ\lambdammm

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Partizipieren oder Regressieren einer kategorialen Variablen?

Gelegentlich sehe ich in der Literatur, dass eine kategoriale Variable wie das Geschlecht in der Regressionsanalyse (mit festen oder gemischten Effekten) „partialliert“ oder „zurückgebildet“ wird. Ich bin beunruhigt über die folgenden praktischen Probleme, die mit einer solchen Aussage verbunden sind: (1) Normalerweise wird die Codierungsmethode in der Veröffentlichung nicht erwähnt. …

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Regression Beweis, dass der Mittelwert (x, y) auf der geschätzten Regressionslinie liegt

Wie zeigen Sie, dass der Mittelwert (x, y) auf der geschätzten Regressionslinie liegt?

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Ausfall in der linearen Regression

Ich habe das Originalpapier über Dropout ( https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf ) gelesen und im Abschnitt über lineare Regression heißt es: E.R ∼ B e r n o u l l i ( p )[ ∥ y - ( R ∗ X.) w∥2]]E.R.∼B.ernÖullich(p)[‖y - -(R.∗X.)w‖2]]\mathbb{E}_{R\sim Bernoulli(p)}\left[\| y\ - (R*X)w\|^2\right] reduziert zu: ∥ y- …

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Als «regression» getaggte Fragen