Als «regression» getaggte Fragen

Angenommen, Sie passen ein Modell . Gibt es praktische Implikationen für die Abschätzung des Interaktionseffekts, wenn und korreliert sind?y= x1+ x2+ x1× x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Ich verstehe, dass es Kollinearitätsprobleme geben könnte, wenn und sehr korreliert sind, aber das sollte den Interaktionsterm nicht beeinflussen, oder?x1x1x_1x2x2x_2

8 regression  correlation  interaction 

Ich habe zwei Prädiktoren in einem binären logistischen Regressionsmodell: einen binären und einen kontinuierlichen. Mein primäres Ziel ist es, die Koeffizienten der beiden Prädiktoren innerhalb desselben Modells zu vergleichen. Ich bin auf Andrew Gelmans Vorschlag gestoßen, Eingabevariablen für die kontinuierliche Regression zu standardisieren: I) Ursprünglicher Vorschlag (2008): Teilen Sie den …

8 regression  logistic  regression-coefficients  standardization  scales 

Die Wikipedia-Seite auf R2 sagt, dass einen Wert größer als 1 annehmen kann. Ich sehe nicht, wie dies möglich ist.R.2R2R^2 Werte von außerhalb des Bereichs 0 bis 1 können auftreten, wenn sie zur Messung der Übereinstimmung zwischen beobachteten und modellierten Werten verwendet werden und wenn die "modellierten" Werte nicht durch …

8 regression  r-squared 

TLDR: Haben Dünnplatten-Regressionssplines eine probabilistische / Bayes'sche Interpretation? Bei gegebenen Eingabe-Ausgabe-Paaren ist ; Ich möchte eine Funktion wie folgt schätzen: wobei eine Kernfunktion ist und ein Merkmalsvektor der Größe . Die Koeffizienten und können durch Lösen von wobei Die Zeilen von \ Phi sind gegeben durch(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)i=1,...,ni=1,...,ni=1,...,nf(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=ϕ(xi)Tβ+∑i=1nαik(x,xi),f(x)≈u(x)=ϕ(xi)Tβ+∑i=1nαik(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\phi(x_i)^T\beta +\sum_{i=1}^n \alpha_i k(x,x_i),\end{equation}k(⋅,⋅)k(⋅,⋅)k(\cdot,\cdot)ϕ(xi)ϕ(xi)\phi(x_i)m&lt;nm&lt;nm<nαiαi\alpha_iβiβi\beta_iminα∈Rn,β∈Rm1n∥Y−Φβ−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn,β∈Rm1n‖Y−Φβ−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} …

8 regression  bayesian  gaussian-process  smoothing  semiparametric 

Angenommen, ich schätze die folgende multivariate lineare Regression: Wie kann ich das testen ?bgr; 1 = &amp; bgr ; 2 = &amp; bgr ; 3y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵy=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilonβ1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3 Ich weiß, dass Sie zum Testen von einfach einen Test mit Z Z = β 1 …

8 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Diese Frage scheint grundlegend genug zu sein, dass ich überzeugt bin, dass sie hier irgendwo beantwortet wurde, aber ich habe sie nicht gefunden. Ich verstehe, dass, wenn die abhängige Variable in einer Regression normal verteilt ist, die maximale Wahrscheinlichkeit und die gewöhnlichen kleinsten Quadrate dieselben Parameterschätzungen ergeben. Wenn die abhängige …

8 regression  maximum-likelihood  least-squares  blue 

In allen (Regressions-) zufälligen Waldpapieren, die ich gelesen habe, nehmen wir, wenn es an der Zeit ist, die Vorhersagen aller Bäume zu sammeln, den Durchschnittswert als Vorhersage. Meine Frage ist, warum wir das tun? Gibt es eine statistische Begründung für die Ermittlung des Durchschnitts? EDIT: Um die Frage zu klären, …

8 regression  random-forest  ensemble 

Ich verstehe einige der vielen Probleme der schrittweisen Regression. Als akademisches Unterfangen gehe ich jedoch davon aus, dass ich die schrittweise Regression für ein Vorhersagemodell verwenden und die möglichen Auswirkungen auf die Leistung besser verstehen möchte. Erhöht oder verringert die schrittweise Regression des Modells bei einem linearen Modell tendenziell die …

8 regression  predictive-models  stepwise-regression 

Angenommen, ich würde gerne auf die Effektgröße und Signifikanz zwischen Ergebnis Y und Variable X zugreifen, die durch den Confounder Z angepasst wurden . Meine Frage ist, ob es einen Unterschied gibt, um die Effektgröße und Signifikanz von X zwischen dem folgenden Szenario zu bestimmen . Setzen Sie Variable und …

8 regression 

Der Artikel zeigt für jeweils 100 Frauen, die eine bestimmte Verhütungsmethode anwenden, die Anzahl der ungeplanten Schwangerschaften im Zeitverlauf. https://www.nytimes.com/interactive/2014/09/14/sunday-review/unplanned-pregnancies.html?_r=0 Insbesondere am Ende des Artikels heißt es: Die Zahlen werden wie folgt berechnet: P (nicht schwanger nach Jahr N)= P (nicht schwanger nach Jahr 1 )N.P.(Nicht schwanger nach dem Jahr …

8 regression  independence  statistics-in-media 

Kann jemand eine intuitive Vorstellung davon geben, warum es besser ist, eine kleinere Beta zu haben? Für LASSO kann ich verstehen, dass es hier eine Feature-Auswahlkomponente gibt. Weniger Funktionen machen das Modell einfacher und daher weniger wahrscheinlich, dass es überpasst. Für den Grat bleiben jedoch alle Merkmale (Faktoren) erhalten. Nur …

8 regression  lasso  ridge-regression  shrinkage 

Neu im statistischen und maschinellen Lernen und in einigen Online-Kursen. Ich versuche, die logistische Regression genauer zu verstehen, und habe einen Unterschied in der Formel zwischen dem Andrew Ng-Kurs und dem statistischen Stanford-Lernkurs festgestellt. Unten poste ich ein Linkbild zu beiden Formeln. Der Zähler ist also anders. Ich muss etwas …

8 regression  machine-learning  logistic 

Nature veröffentlichte in diesem Jahr das folgende Papier: Hinweise auf eine Begrenzung der menschlichen Lebensdauer 1 , in denen die Autoren argumentieren , dass "die Ergebnisse stark darauf hindeuten, dass die maximale Lebensdauer des Menschen festgelegt ist und natürlichen Einschränkungen unterliegt". Eine der statistischen Analysen dieses Papiers wurde bereits an …

8 regression  segmented-regression 

Ich habe diese Seite auf Princeton.edu gelesen . Sie führen eine logistische Regression durch (mit R). Irgendwann berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, eine Restabweichung zu erhalten, die höher ist als diejenige, die sie bei einer Verteilung mit Freiheitsgraden erhalten haben, die den Freiheitsgraden des Modells entsprechen. Kopieren-Einfügen von ihrer Website ...χ2χ2\chi^2 …

8 regression  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  chi-squared 

Ich versuche herauszufinden, ob die Variablen x und y zusammen oder getrennt Q_7 signifikant beeinflussen (das Histogramm, für das oben angegeben ist). Ich habe einen Shapiro-Wilk-Normalitätstest durchgeführt und Folgendes erhalten shapiro.test(Q_7) ## data: Q_7 ## W = 0.68439, p-value &lt; 2.2e-16 Funktioniert die folgende Regression mit dieser Verteilung? Oder gibt …

8 regression  assumptions