Pytania otagowane jako regression

Techniki analizy zależności między jedną (lub więcej) zmiennymi „zależnymi” a zmiennymi „niezależnymi”.




7
Wybór zmiennych do uwzględnienia w modelu wielokrotnej regresji liniowej
Obecnie pracuję nad zbudowaniem modelu przy użyciu wielokrotnej regresji liniowej. Po manipulowaniu moim modelem nie jestem pewien, jak najlepiej określić, które zmienne zachować, a które usunąć. Mój model zaczął się od 10 predyktorów dla DV. Przy zastosowaniu wszystkich 10 predyktorów cztery zostały uznane za znaczące. Jeśli usunę tylko niektóre z …

1
Regresja logistyczna: test chi-kwadrat anova vs. istotność współczynników (anova () vs podsumowanie () w R)
Mam logistyczny model GLM z 8 zmiennymi. Przeprowadziłem test chi-kwadrat w R, anova(glm.model,test='Chisq')a 2 zmienne okazały się predykcyjne, gdy zamówiono je u góry testu, i nie tak bardzo, gdy zamówiono u dołu. summary(glm.model)Sugeruje, że ich współczynniki są nieznaczne (wysoka wartość p). W tym przypadku wydaje się, że zmienne nie są …

3
Sprzeczność istotności w regresji liniowej: istotny test t dla współczynnika vs nieistotna ogólna statystyka F
Dopasowuję model wielokrotnej regresji liniowej między 4 zmiennymi kategorialnymi (z 4 poziomami każda) i danymi liczbowymi. Mój zestaw danych ma 43 obserwacje. Regresja daje mi następujące wartości z testu dla każdego współczynnika nachylenia: . Tak więc współczynnik dla 4. predyktora jest istotny na poziomie ufności .pppttt.15 , .67 , .27 …

3
Co to jest pozostały błąd standardowy?
Podczas uruchamiania modelu regresji wielokrotnej w R jednym z wyjść jest resztkowy błąd standardowy wynoszący 0,0589 przy 95161 stopniach swobody. Wiem, że 95.161 stopni swobody wynika z różnicy między liczbą obserwacji w mojej próbce a liczbą zmiennych w moim modelu. Jaki jest pozostały błąd standardowy?


5
Co jeśli moje dane regresji liniowej zawierają kilka współzależnych zależności liniowych?
Powiedzmy, że badam, jak żonkile reagują na różne warunki glebowe. Zebrałem dane na temat pH gleby w porównaniu do dojrzałej wysokości żonkila. Oczekuję relacji liniowej, więc zaczynam o regresji liniowej. Jednak nie zdawałem sobie sprawy, kiedy rozpocząłem badanie, że populacja zawiera dwie odmiany żonkila, z których każda reaguje bardzo różnie …

3
R - Mylone z terminologią resztkową
Błąd średniej kwadratowej rezydualna suma kwadratów błąd resztkowy standardowy średni błąd kwadratu błąd testu Myślałem, że kiedyś rozumiałem te terminy, ale im więcej robię problemów statystycznych, tym bardziej się mylę, gdy się domyślam. Chciałbym trochę pewności i konkretnego przykładu Potrafię łatwo znaleźć równania w Internecie, ale mam problem z uzyskaniem …

2
Interpretacja wykresu reszt i dopasowanych wartości w celu weryfikacji założeń modelu liniowego
Rozważ następującą liczbę z modeli liniowych Faraway z R (2005, s. 59). Pierwszy wykres wydaje się wskazywać, że reszty i dopasowane wartości są nieskorelowane, ponieważ powinny być w homoscedastycznym modelu liniowym z błędami o rozkładzie normalnym. Dlatego drugi i trzeci wykres, które wydają się wskazywać na zależność między wartościami resztkowymi …




3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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.