Pytania otagowane jako regression-coefficients

Parametry modelu regresji. Najczęściej wartości, przez które zmienne niezależne zostaną pomnożone, aby uzyskać przewidywaną wartość zmiennej zależnej.

1
Jak interpretować współczynniki w regresji Poissona?
Jak mogę zinterpretować główne efekty (współczynniki dla fikcyjnego czynnika) w regresji Poissona? Załóżmy następujący przykład: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels = …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
3
Wyprowadzić wariancję współczynnika regresji w prostej regresji liniowej
W prostej regresji liniowej mamy y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u , gdzie u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . Wyprowadziłem estymator: β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , gdziex¯x¯\bar{x} iy¯y¯\bar{y} to średnie próbkixxxiyyy. Teraz chcę, aby znaleźć wariancję beta 1 . …
4
Jak interpretować współczynniki z dopasowania modelu wielomianowego?
Próbuję utworzyć wielomian dopasowania drugiego rzędu do niektórych danych, które mam. Powiedzmy, że knuję to dopasowanie z ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Dostaję: Tak więc dopasowanie drugiego rzędu działa całkiem dobrze. Obliczam to za pomocą R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) I dostaję: lm(formula = data$bar …
2
Regresja wielokrotna czy współczynnik korelacji częściowej? I relacje między nimi
Nie wiem nawet, czy to pytanie ma sens, ale jaka jest różnica między regresją wielokrotną a korelacją częściową (oprócz oczywistych różnic między korelacją a regresją, do czego nie dążę)? Chcę dowiedzieć się, co następuje: Mam dwie zmienne niezależne ( , ) i jedną zmienną zależną ( ). Teraz indywidualnie zmienne …
3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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 …
1
Czy istnieje sposób wykorzystania macierzy kowariancji do znalezienia współczynników regresji wielokrotnej?
W przypadku prostej regresji liniowej współczynnik regresji oblicza się bezpośrednio z macierzy wariancji-kowariancji , o gdzie jest indeksem zmiennej zależnej, a e jest indeksem zmiennej objaśniającej.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jeśli ktoś ma tylko macierz kowariancji, czy można obliczyć współczynniki dla modelu z wieloma zmiennymi objaśniającymi? …
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 …
2
Jak faktycznie działa ładowanie w R?
Patrzyłem na pakiet rozruchowy w R i chociaż znalazłem kilka dobrych starterów, jak go używać, to jeszcze nie znalazłem niczego, co dokładnie opisuje to, co dzieje się „za kulisami”. Na przykład w tym przykładzie przewodnik pokazuje, jak używać standardowych współczynników regresji jako punktu wyjścia do regresji bootstrapu, ale nie wyjaśnia, …
1
interpretacja szacunków regresji logistycznej cloglog
Czy ktoś mógłby mi doradzić, jak interpretować szacunki z regresji logistycznej za pomocą linku cloglog? Zamontowałem następujący model lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Na przykład szacunkowy czas wynosi 0,015. Czy słuszne jest twierdzenie, że iloraz śmiertelności na jednostkę czasu jest mnożony przez exp (0,015) …
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 …
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.