Pytania otagowane jako multiple-regression

Regresja obejmująca dwie lub więcej nie stałych zmiennych niezależnych.

4
ANOVA a wielokrotna regresja liniowa? Dlaczego ANOVA jest tak często stosowana w badaniach eksperymentalnych?
ANOVA a wielokrotna regresja liniowa? Rozumiem, że obie te metody wydają się wykorzystywać ten sam model statystyczny. Jednak w jakich okolicznościach powinienem skorzystać z której metody? Jakie są zalety i wady tych metod w porównaniu? Dlaczego ANOVA jest tak często stosowana w badaniach eksperymentalnych i rzadko znajduję badanie regresji?
1
Interpretacja geometryczna wielokrotnego współczynnika korelacji
Interesuje mnie geometryczne znaczenie wielokrotnej korelacji RRR i współczynnik determinacji w regresji lub w notacji wektorowej,R2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Tutaj macierz projektowa ma wierszyXX\mathbf{X}nnnkkk kolumn, z których pierwszą jest , wektor 1s, który odpowiada przecięciu …
3
Czy kolejność zmiennych objaśniających ma znaczenie przy obliczaniu ich współczynników regresji?
Początkowo myślałem, że kolejność nie ma znaczenia, ale potem przeczytałem o procesie ortogonalizacji Gram-Schmidta do obliczania wielu współczynników regresji, a teraz mam inne przemyślenia. Zgodnie z procesem gram-schmidta, im później zmienna objaśniająca jest indeksowana wśród innych zmiennych, tym mniejszy jest jej wektor resztkowy, ponieważ odejmuje się od niego wektory resztkowe …
6
Zaawansowane przykłady modelowania regresji
Szukam zaawansowanego studium przypadku regresji liniowej ilustrującego kroki wymagane do modelowania złożonych, wielu nieliniowych zależności za pomocą GLM lub OLS. Zaskakująco trudno jest znaleźć zasoby wykraczające poza podstawowe przykłady szkolne: większość książek, które przeczytałem, nie pójdzie dalej niż logiczna transformacja odpowiedzi w połączeniu z BoxCox jednego predyktora, lub w najlepszym …
3
Co oznacza „wszystko inne równe” w regresji wielokrotnej?
Kiedy wykonujemy wiele regresji i mówimy, że patrzymy na średnią zmianę zmiennej dla zmiany zmiennej , utrzymując wszystkie pozostałe zmienne na stałym poziomie, na jakich wartościach utrzymujemy inne zmienne jako stałe? Ich średni? Zero? Dowolna wartość?yyyxxx Jestem skłonny myśleć, że to ma jakąkolwiek wartość; tylko szukam wyjaśnień. Gdyby ktoś miał …
4
Wielokrotna imputacja i wybór modelu
Wielokrotna imputacja jest dość prosta, jeśli masz model liniowy a priori , który chcesz oszacować. Jednak rzeczy wydają się nieco trudniejsze, gdy faktycznie chcesz dokonać wyboru modelu (np. Znajdź „najlepszy” zestaw zmiennych predykcyjnych z większego zestawu zmiennych kandydujących - mam na myśli szczególnie LASSO i wielomiany ułamkowe za pomocą R). …
4
Znaczenie predyktorów w regresji wielokrotnej: częściowe a współczynniki znormalizowane
Zastanawiam się, jaki jest dokładny związek między częściowym a współczynnikami w modelu liniowym i czy powinienem użyć tylko jednego, czy obu, aby zilustrować znaczenie i wpływ czynników.R2R2R^2 O ile mi wiadomo, wraz z summaryotrzymaniem oszacowań współczynników i anovasumą kwadratów dla każdego czynnika - proporcja sumy kwadratów jednego czynnika podzielona przez …
2
Jak opisać lub wizualizować model wielokrotnej regresji liniowej
Próbuję dopasować model wielokrotnej regresji liniowej do moich danych za pomocą kilku parametrów wejściowych, powiedzmy 3. F(x)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor=(A B C)T(x1 x2 x3)+d(i)(ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d \tag{i} \\ &\text{or} \\ F(x) &= (A\ B\ C)^T (x_1\ x_2\ x_3) + d \tag{ii} \end{align} …
5
Założenia regresji wielokrotnej: czym różni się założenie normalności od założenia o stałej wariancji?
Przeczytałem, że są to warunki korzystania z modelu regresji wielokrotnej: reszty modelu są prawie normalne, zmienność reszt jest prawie stała reszty są niezależne i każda zmienna jest liniowo powiązana z wynikiem. Czym różnią się 1 i 2? Możesz go zobaczyć tutaj: Tak więc powyższy wykres mówi, że reszta, która wynosi …
2
Rzucanie wielowymiarowego modelu liniowego jako regresji wielokrotnej
Czy przekształcenie wielowymiarowego modelu regresji liniowej jako wielokrotnej regresji liniowej jest całkowicie równoważne? Ja nie odnosząc się po prostu działa ttt oddzielnych regresji. Przeczytałem o tym w kilku miejscach (Bayesian Data Analysis - Gelman i wsp. Oraz Multivariate Old School - Marden), że wielowymiarowy model liniowy można łatwo sparametryzować jako …
1
Intuicyjny kalkulator kanapkowy
Wikipedia i winieta pakietu warstwowego R dostarczają dobrych informacji na temat założeń wspierających standardowe błędy współczynnika OLS oraz matematycznego tła estymatorów warstwowych. Nadal nie jestem pewien, w jaki sposób rozwiązany jest problem heteroscedastyczności resztek, prawdopodobnie dlatego, że nie do końca rozumiem standardowe oszacowanie wariancji współczynników OLS. Jaka intuicja kryje się …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.