Als «regression» getaggte Fragen

Ich erstelle einen Datensatz mit monatlichen Durchschnittswerten basierend auf täglichen Daten. Dieser Datensatz wird für die Standardregressionsanalyse verwendet. Ich gehe davon aus, dass ich die abhängige Variable transformieren möchte, die eine ungefähr logarithmische Normalverteilung aufweist. Meine Frage ist, ob es angemessener ist, die Daten vor oder nach dem monatlichen Durchschnitt …

7 regression  data-transformation  lognormal  average 

Ich habe eine Antwortvariable gemessen Y1 als Funktion von zwei gemessenen unabhängigen Variablen X1 and X2 In meinem Forschungsbereich ist es üblich, Y1 in eine andere Antwortvariable umzuwandeln: Y2 = 10*X1 * ((-1)+1 / Y1) Dann passend zum folgenden Modell (M1): Y2 ~ a * X1^b * X2^c + error …

7 r  regression  nonlinear-regression 

Seit Breiman ist die Maximierung der Vorhersagegenauigkeit zu einer Art Goldstandard für die prädiktive Modellierung geworden . Dass es sich zu diesem Status entwickelt hat, ist verständlich: Es kann "optimiert" werden, lässt sich leicht über k-fache Proben kalibrieren und ist größtenteils eine konsistente Statistik für die interne Modellvalidierung. Allzu oft …

7 regression  multiple-regression  predictive-models  accuracy  mse 

Ich erhalte ein fächerförmiges Streudiagramm der Beziehung zwischen zwei verschiedenen quantitativen Variablen: Ich versuche, ein lineares Modell für diese Beziehung anzupassen. Ich denke, ich sollte eine Art Transformation auf die Variablen anwenden, um die Aufstiegsvarianz in der Beziehung zu vereinheitlichen, bevor ich ein lineares Regressionsmodell anpasse, aber ich kann den …

7 r  regression  heteroscedasticity  scatterplot 

Kann es jemand mit einem einfachen Beispiel erklären!

7 regression  logistic  multinomial  ordered-logit 

Ich habe x, y-Daten, wobei x die Position (entlang eines Transekts) und y eine kontinuierliche Variable (z. B. Temperatur) ist. x<-c(115,116,117,118,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151) y<-c(68.3864344929207,69.3317985238957,70.5644430507252,68.7245413735345,68.2444929220624,69.2335442981487,68.9683874048675,69.7104166614154,70.6047681836632,71.1807115091657,70.3333333333333,70,69.735105818315,69.6487585375593,70,69.4943374527374,69,70.3590104484011,70.283981899468,68.9087146344906,68.6666666666667,68.5232663969658,68.088410889283,67.567883666713,66.9865494087022,66,66.3333333333333,66.0165138638852,65.6666666666667,65.7465975732667,66.3333333333333,66.6579079386334) Ich möchte ein lineares Modell, ein 4-Parameter-Logistikmodell und eine stückweise konstante Funktion (auch bekannt als Schrittfunktion) mit einem Haltepunkt an diese Daten anpassen und Modelle vergleichen, um festzustellen, …

7 regression  logistic  model  aic  nls 

Angenommen , wir haben Proben die unabhängig und identisch mit dem Mittelwert = 0 und unbekannte nicht-singulären Kovarianzmatrix verteilt . Jede Probe ist ein Vektor der Größe .nnnX.1, . . . ,X.nX1,...,XnX_1,..., X_nM.MMX.ichXiX_ip × 1p×1p\times 1 Ich möchte den "Stein-Haff-Schätzer" [Stein, C. 1975] anwenden, der durch Verkleinern seiner Eigenwerte schätzt …

7 regression  estimation  eigenvalues  shrinkage  steins-phenomenon 

Das folgende Diagramm wird bei der Durchführung von LASSO mit dem glmnet-Paket erhalten: Gibt es eine Signifikanz der Fläche unter den Kurven (unter Verwendung von 0 als Basislinie) für die Berichterstattung über die Signifikanz der Variablen? Können wir sagen, dass die Bedeutung verschiedener Variablen für die Vorhersage der abhängigen Variablen …

7 regression  lasso  glmnet