Statistiken und Big Data regression

1

So spezifizieren Sie das Bayes'sche Mischeffektmodell in BUGS

Ich habe dies früher in der Woche gepostet und dann die Frage zurückgezogen, als ich eine gute Quelle gefunden habe, um nicht die Zeit der Leute zu verschwenden. Ich fürchte, ich habe nicht viel Fortschritte gemacht. Wenn ich versuche, hier ein guter Bürger zu sein, werde ich das Problem so …

8 regression bayesian repeated-measures multilevel-analysis logistic

2

Ist es möglich, dass

In OLS ist es möglich, dass einer Regression für zwei Variablen höher ist als die Summe von für zwei Regressionen für die einzelnen Variablen.R 2R.2R.2R^2R.2R.2R^2 R.2( Y.∼ A + B ) > R.2( Y.∼ A ) + R.2( Y.∼ B )R.2(Y.∼EIN+B.)>R.2(Y.∼EIN)+R.2(Y.∼B.)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + …

8 regression least-squares

3

Gibt es eine R-Implementierung für einige statistische Verfahren zur Quantilregression mit gemischten Modellen?

Ich würde gerne eine Lösung für die Durchführung eines Mischeffektmodells der Quantilregression finden. Bei meiner Google-Suche konnte ich keine R-Implementierung für ein solches Verfahren finden (nur Warnungen, dass " dies nichts für schwache Nerven ist "). Ich möchte eine einfache Situation lösen, in der wir eine x eins y und …

8 regression mixed-model

2

Sind t Koeffiziententests in Post-hoc-Tests mit multipler Regression?

Wenn bei der multiplen Regression ein globaler F-Test signifikant ist, werden dann t-Tests (oder Wald-Tests) für die Koeffizienten als Mehrfachvergleiche und Post-hoc-Tests betrachtet und sollten sie angepasst werden?

8 regression multiple-comparisons regression-coefficients

1

Anpassen einer Linie an ein Protokoll-Protokoll-Diagramm

Ich habe einige Daten, mit denen ich herumspiele. Nehmen wir zur Vereinfachung an, die Daten enthalten Informationen zur Anzahl der von einem Blogger verfassten Beiträge im Vergleich zur Anzahl der Personen, die den Blog dieser Person abonniert haben (dies ist nur ein erfundenes Beispiel). Ich möchte ein grobes Modell der …

8 regression power-law

3

Schätzung der linearen Regression mit OLS vs. ML

Angenommen, ich werde eine lineare Regression schätzen, bei der ich . Was ist der Vorteil von OLS gegenüber der ML-Schätzung? Ich weiß, dass wir eine Verteilung von kennen müssen, wenn wir ML-Methoden verwenden, aber da ich davon ausgehe, dass ob ich ML oder OLS verwende, scheint dieser Punkt irrelevant zu …

8 regression least-squares linear-model

1

Erklärungskraft einer Variablen

Ich habe ein einfaches lineares Regressionsmodell. Was ich berechnen möchte, ist, wie "wichtig" jede meiner Eingabevariablen ist, dh um eine Aussage wie diese zu machen: "60% der Vorhersagekraft in diesem Modell stammt von der Variablen var1, wobei var2 und var3 30% bzw. 10% haben." Was muss ich tun, um diese …

8 regression importance

2

Lineare Regression, Heteroskedastizität, White-Testinterpretation?

Ich versuche zu testen, ob meine Regression ein Problem der Heteroskedastizität aufweist. Nach dem Ausführen einer Regression kann ich deutlich erkennen, dass das Restdiagramm ein Muster aufweist. Nach dem Protokollieren der abhängigen Variablen wird das Muster stark reduziert. Der Weiß-Test für die ursprüngliche Formel liefert einen p-Wert von 0,0004 vor …

8 regression econometrics heteroscedasticity

2

Begründung für die Verwendung geometrischer Gewichte in der linearen Regression

In der praktischen Anwendung habe ich oft die folgende Praxis gesehen. Man beobachtet ein Paar ( xt, yt)(xt,yt)(x_t, y_t) über die Zeit. Unter der Annahme, dass sie linear zusammenhängen, regressieren wir uns unter Verwendung geometrischer Gewichte anstelle einheitlicher Gewichte gegeneinander, dh der OLS minimiert für einige . Das ist sehr …

8 regression least-squares

2

Berechnung der mathematischen Erwartung des Korrelationskoeffizienten oder

Ich poste eine Frage von math.stackexchange.com erneut . Ich denke, die aktuelle Antwort in math.se ist nicht richtig. Wählen Sie nnn Zahlen aus einer Menge { 1 , 2 , . . . ,U}}{1,2,...,U.}}\{1,2,...,U\} , yichyichy_i ist die ichichi te ausgewählte Zahl und xixix_i ist der Rang von yiyiy_i in …

8 regression correlation

1

Erwarteter Wert und Varianz der Schätzung des Steigungsparameters

Ich lese einen Text, "Wahrscheinlichkeit und Statistik" von Devore. Ich betrachte 2 Punkte auf Seite 740: den erwarteten Wert und die Varianz der Schätzung von β1β1\beta_1 , die der Steigungsparameter in der linearen Regression Yi=β0+β1Xi+ϵiY.ich=β0+β1X.ich+ϵichY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i . ϵiϵich\epsilon_i ist eine Gaußsche ( μ=0,variance=σ2μ=0,veinricheinnce=σ2\mu = …

8 regression self-study linear

1

Können Steigungen in linearen Regressionen als unabhängige oder abhängige Variablen in anderen Regressionsmodellen verwendet werden?

Ich habe 100 Patienten und jeder Patient hat 10 longitudinale Serumkreatininmessungen. Die geschätzten glomerulären Filtrationsraten (eGFR) wurden aus einer MDRD-Formel berechnet, die Geschlecht, Alter und Serumkreatinin umfasste. eGFR ist die abhängige Variable und die Zeit ist die unabhängige Variable in der linearen Regression für jeden Patienten. Verstoßen lineare Regressionen gegen …

8 regression mixed-model repeated-measures panel-data

3

Testdifferenz zwischen zwei (angepassten) r ^ 2

Angenommen, ich habe zwei Regressionsmodelle, eines mit drei Variablen und eines mit vier. Jeder spuckt ein angepasstes r ^ 2 aus, das ich direkt vergleichen kann. Natürlich ist das Modell mit dem höher eingestellten r ^ 2 die bessere Anpassung, aber gibt es eine Möglichkeit, die Differenz zwischen den beiden …

8 regression

3

Ratschläge zur Erklärung von Heterogenität / Heteroskedastizität

Ich suche Hilfe, Ratschläge oder Tipps, wie ich Biologen in meiner Abteilung Heterogenität / Heteroskedastizität erklären kann. Insbesondere möchte ich erklären, warum es wichtig ist, danach zu suchen und damit umzugehen, wenn es existiert. Ich habe nach Meinungen zu den folgenden Fragen gesucht. Beeinflusst Heterogenität die Zuverlässigkeit von Zufallseffektschätzungen? Ich …

8 regression mixed-model references residuals heteroscedasticity

1

Wie kann ich das R-Quadrat einer Regression mit Arimafehlern mit R berechnen?

Wenn ich ein Arima-Objekt habe wie a: set.seed(100) x1 <- cumsum(runif(100)) x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75)) x3 <- x1 + x2 dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75)) a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy) print(a) . Series: x3 ARIMA(0,1,0) Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0), xreg …

8 r regression time-series arima r-squared

Als «regression» getaggte Fragen