Als «regression» getaggte Fragen

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

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Rangfolge kategorialer Variablen in der logistischen Regression
Ich recherchiere mit logistischer Regression. 10 Variablen beeinflussen die abhängige Variable. Eine der oben genannten ist kategorisch (z. B. Expresslieferung, Standardlieferung usw.). Jetzt möchte ich diese Kategorien anhand der "Stärke" ihrer Auswirkung auf die abhängige Variable einstufen. Sie sind alle signifikant (kleiner p-Wert), aber ich denke, ich kann den Wert …
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Log vs Quadratwurzel Link für Poisson-Daten in R.
Ich arbeite derzeit daran, Todesfälle durch AIDS im Laufe der Zeit mithilfe eines GLM in R zu modellieren. Ich weiß, dass es zwei mögliche Optionen für die Verknüpfungsfunktion für Poisson-Daten gibt, log und Quadratwurzel. Ich weiß, dass die Quadratwurzel Variabilitätsprobleme ausgleichen würde, während logarithmisch die Kurve begradigen muss. Aber wie …
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Wird angenommen, dass Gruppeneffekte in einem Modell mit gemischten Effekten aus einer Normalverteilung ausgewählt wurden?
Angenommen, wir sind daran interessiert, wie sich die Anzahl der Stunden, die diese Schüler studieren, auf die Noten der Schülerprüfungen auswirkt. Wir befragen Schüler aus verschiedenen Schulen. Wir führen das folgende Modell mit gemischten Effekten aus: Exam.gradesich= a + β1× Stunden studiertich+ Schulej+ eichexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+schoolj+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times …
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Regressionsentwicklungsländer: BIP-Wachstum oder BIP
Für meine Masterarbeit möchte ich grundsätzlich herausfinden, warum Entwicklungsländer stagnieren. Neben theoretischen Aspekten möchte ich auch eine Regression vornehmen. Ich möchte das BIP oder das BIP-Wachstum als abhängige Variable von vielen unabhängigen Variablen wie der Amtszeit des Staatsoberhauptes, der Lebenserwartung, der Einschränkung der Arbeitszeit, der Alphabetisierung von Erwachsenen und dem …
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Warum R im Quadrat melden?
Wenn das angepasste R-Quadrat dem R-Quadrat überlegen ist, warum meldet statistische Software dann weiterhin letzteres? Gibt es eine Situation, in der ein Forscher es vorziehen könnte, R-Quadrat anstelle von angepasstem R-Quadrat zu verwenden?
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So berechnen Sie dfbetas manuell
Ich versuche zu replizieren, was die Funktion dfbetas()in R tut . dfbeta() ist kein Problem ... Hier ist eine Reihe von Vektoren: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Wenn ich zwei Regressionsmodelle wie folgt anpasse: fit1 <- lm(y ~ x) fit2 <- …
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Wahl zwischen verschiedenen robusten Regressionen in R.
Ich schreibe ein Programm zur Bewertung von Immobilien und verstehe die Unterschiede zwischen einigen robusten Regressionsmodellen nicht wirklich. Deshalb weiß ich nicht, welches ich wählen soll. Ich habe versucht lmrob, ltsRegund rlm. Für denselben Datensatz ergaben alle drei Methoden unterschiedliche Werte für die Koeffizienten. Ich dachte, dass es am besten …
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, …
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Warum werden irrelevante Regressoren in großen Stichproben statistisch signifikant?
Ich versuche, statistische Signifikanz, Effektgrößen und dergleichen besser zu verstehen. Ich habe die Auffassung (vielleicht ist es falsch), dass selbst irrelevante Regressoren in großen Stichproben häufig statistisch signifikant werden . Mit irrelevant meine ich, dass es keine sachliche Erklärung gibt, warum der Regressor mit der abhängigen Variablen in Beziehung gesetzt …
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Verzerrte Verteilungen für logistische Regression
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell entwickelt, das auf retrospektiven Daten aus einer nationalen Trauma-Datenbank für Kopfverletzungen in Großbritannien basiert. Das Hauptergebnis ist die 30-Tage-Mortalität (als Outcome30Maß angegeben). Weitere Maßnahmen in der gesamten Datenbank mit veröffentlichten Hinweisen auf signifikante Auswirkungen auf das Ergebnis in früheren Studien sind: Yeardecimal - Date of …
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Logistische Regression mit spärlichen Prädiktorvariablen
Ich modelliere derzeit einige Daten mithilfe einer binären logistischen Regression. Die abhängige Variable hat eine gute Anzahl positiver und negativer Fälle - sie ist nicht spärlich. Ich habe auch ein großes Trainingsset (> 100.000) und die Anzahl der Haupteffekte, an denen ich interessiert bin, beträgt ungefähr 15, sodass ich mir …
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