Als «regression» getaggte Fragen

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

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Negative binomiale Regression in R kann nicht angepasst werden (Versuch, veröffentlichte Ergebnisse zu replizieren)
Der Versuch, die Ergebnisse des kürzlich veröffentlichten Artikels zu replizieren, Aghion, Philippe, John Van Reenen und Luigi Zingales. 2013. "Innovation und institutionelles Eigentum." American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Daten- und Datencode finden Sie unter http://www.aeaweb.org/aer/data/feb2013/20100973_data.zip ). Ich habe kein Problem damit, die ersten 5 Regressionen in R neu zu …
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Ausgelassene variable Verzerrung bei linearer Regression
Ich habe eine philosophische Frage bezüglich der ausgelassenen variablen Verzerrung. Wir haben das typische Regressionsmodell (Populationsmodell) dem die Stichproben stammen , und dann eine Reihe von Bedingungen, unter denen sich die OLS-Schätzungen recht gut verhalten.Y=β0+β1X1+...+βnXn+υ,Y=β0+β1X1+...+βnXn+υ, Y= \beta_0 + \beta_1X_1 + ... + \beta_nX_n + \upsilon, (Y,X1,...,Xn)(Y,X1,...,Xn)(Y,X_1,...,X_n) Dann wissen wir, dass, …
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Klassifikation vs. Regression zur Vorhersage des Vorzeichens einer kontinuierlichen Antwortvariablen
Angenommen, ich möchte vorhersagen, ob ein Projekt rentabel ist oder nicht. In meinen Beispieldaten ist die Antwortvariable tatsächlich eine kontinuierliche Variable: der $ Gewinn / Verlust des Projekts. Sollte ich eine Klassifizierungstechnik verwenden, da mein letztendliches Ziel nur eine binäre Klassifizierung ist (profitables Projekt oder unrentables Projekt)? Oder sollte ich …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Bewertung der Ergebnisse der linearen Regression
Ich habe ein lineares Regressionsproblem. Kurz gesagt, ich habe einen Datensatz, den ich in zwei Teilmengen unterteilt habe. Eine Teilmenge wird verwendet, um die lineare Regression zu finden (Trainingsuntermenge), eine andere wird verwendet, um sie zu bewerten (Bewertungsuntermenge). Meine Frage ist, wie das Ergebnis dieser linearen Regression bewertet werden kann, …
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Ist es möglich, standardisierte Beta-Koeffizienten für die Quantilregression zu interpretieren?
Ist es möglich, Koeffizienten aus einer Quantilregression auf standardisierten Daten zu interpretieren? Angenommen, ich standardisiere die abhängige Variable und die unabhängige Variable (subtrahiere den Mittelwert und dividiere durch die Standardabweichung) und führe dann eine Quantilregression für den Median wie zyyyxxx qreg y x, q(0.5) in stata. Der geschätzte Koeffizient für …
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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems
Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n, method='exact')in in angegeben ist R. In anderen Fällen habe ich solche Daten jedoch nicht, daher …
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Mittlere Vergleiche nach mehrfacher Imputation
Ich muss einige einfache Mittelwertvergleiche zwischen Gruppen (grundlegende ANOVA F-Tests) mit Daten mit fehlenden Werten durchführen. Ich verwende das Mäusepaket in R für die Mehrfachimputation, kann aber nur Ergebnisse für die linearen Modellkoeffizienten oder bündeln .R.2R2R^2 Weiß jemand, wie man kombiniert, um mehrere F-Statistiken aus jeder linearen Modellanpassung zu bündeln? …
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Warum ändert sich das Modell bei Verwendung von relevel?
Bei der Berechnung von Regressionsmodellen mit R verwende ich regelmäßig die Relevel-Funktion, damit mein Modell auch für die andere Ebene Ergebnisse liefert. Mir ist aufgefallen, dass dies manchmal, aber nicht oft, das Modell dahingehend veränderte, dass die Werte anderer Faktoren, die vor der Relevanz signifikant waren, nicht mehr vorhanden sind. …
8 r  regression 
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