Moja sytuacja to: Mam 1 zmienną ciągłą zależną i 1 ciągłą zmienną predykcyjną, którą przekształciłem logarytmicznie, aby znormalizować ich reszty dla prostej regresji liniowej. Byłbym wdzięczny za wszelką pomoc dotyczącą powiązania tych zmienionych zmiennych z ich pierwotnym kontekstem. Chcę użyć regresji liniowej, aby przewidzieć liczbę dni, w których uczniowie opuścili …
Używam quantreg pakiet do modelu regresji używając 99. percentyla moich wartości w zbiorze danych. W oparciu o porady z poprzedniego pytania dotyczącego przepełnienia stosu użyłem następującej struktury kodu. mod <- rq(y ~ log(x), data=df, tau=.99) pDF <- data.frame(x = seq(1,10000, length=1000) ) pDF <- within(pDF, y <- predict(mod, newdata = …
Czy istnieje ogólna zasada określająca, czy należy obliczyć korelację Pearsona dla dwóch zmiennych losowych X i Y przed podjęciem ich transformacji logicznej, czy po niej? Czy istnieje procedura sprawdzania, która jest bardziej odpowiednia? Dają podobne, ale różne wartości, ponieważ transformacja logarytmiczna jest nieliniowa. Czy zależy to od tego, czy X …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.