Pytania otagowane jako regression

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

2
Czy istnieje założenie regresji logistycznej?
Czy istnieje założenie dotyczące zmiennej odpowiedzi regresji logistycznej? Załóżmy na przykład, że mamy punktów danych. Wygląda na to, że odpowiedź pochodzi z dystrybucji Bernoulliego z . Dlatego powinniśmy mieć rozkładów Bernoulliego z innym parametrem .100010001000YiYiY_ipi=logit(β0+β1xi)pi=logit(β0+β1xi)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 x_i)100010001000ppp Są więc „niezależni”, ale nie są „identyczni”. Czy mam rację? PS. Nauczyłem się regresji …
6
Intuicyjne wyjaśnienie terminu w wariancie estymatora najmniejszych kwadratów
Jeśli ma pełną pozycję, istnieje odwrotność i otrzymujemy oszacowanie najmniejszych kwadratów: iXXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Jak intuicyjnie wyjaśnić we wzorze wariancji? Technika wyprowadzania jest dla mnie jasna.(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}
4
Dlaczego zwykłe najmniejsze kwadraty działają lepiej niż regresja Poissona?
Próbuję dopasować regresję, aby wyjaśnić liczbę zabójstw w każdej dzielnicy miasta. Chociaż wiem, że moje dane są zgodne z rozkładem Poissona, próbowałem dopasować taki OLS: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Następnie spróbowałem (oczywiście!) Regresji Poissona. Problemem jest to, że lepsze wyniki w regresji OLS: pseudo jest wyższa …
1
Ściągawka ANOVA Alfabet Zupa i odpowiedniki regresji
Czy mogę uzyskać pomoc w ukończeniu tej wstępnej (w toku) próby uzyskania orientacji na równoważnikach ANOVA i REGRESSION? Próbowałem pogodzić pojęcia, nazewnictwo i składnię tych dwóch metod. Na tej stronie znajduje się wiele postów na temat ich podobieństwa, na przykład to czy tamto , ale nadal dobrze jest mieć szybką …
1
Dowód formuły LOOCV
Z An Introduction to Statistical Learning przez James i wsp., Przerwa, jeden z krzyżowego (LOOCV) oszacowanie jest określone przez CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i gdzieMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2. Bez dowodu równanie (5.2) stwierdza, że ​​dla regresji metodą najmniejszych kwadratów lub wielomianu (to, czy dotyczy to regresji tylko jednej zmiennej, jest dla mnie nieznane), …
4
Zmiana hipotezy zerowej w regresji liniowej
Mam pewne wysoce skorelowane dane. Jeśli przeprowadzę regresję liniową, otrzymam linię regresji o nachyleniu zbliżonym do jednego (= 0,93). Chciałbym przetestować, czy to nachylenie różni się znacznie od 1,0. Oczekuję, że tak nie jest. Innymi słowy, chciałbym zmienić hipotezę zerową regresji liniowej z nachylenia zera na nachylenie jednego. Czy to …
4
Określanie najlepszej funkcji dopasowania krzywej spośród funkcji liniowych, wykładniczych i logarytmicznych
Kontekst: Z pytania dotyczącego wymiany stosów matematycznych (czy mogę zbudować program) , ktoś ma zestaw punktów i chce dopasować do niego krzywą, liniową, wykładniczą lub logarytmiczną. Zwykłą metodą jest rozpoczęcie od wybrania jednego z nich (który określa model), a następnie wykonanie obliczeń statystycznych.x - yx-yx-y Ale tak naprawdę potrzebne jest …
4
Czy mogę po prostu usunąć jedną z dwóch zmiennych predykcyjnych, które są wysoce skorelowane liniowo?
Korzystając z współczynnika korelacji Pearsona, mam kilka zmiennych, które są wysoce skorelowane ( i dla 2 par zmiennych, które są w moim modelu).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 Powodem niektórych zmiennych są silnie skorelowane jest z powodu jedna zmienna jest używana w obliczeniach dla innej zmiennej. Przykład: …
3
Jak obsługiwać porządkową zmienną kategorialną jako zmienną niezależną
Korzystam z modelu logit. Moja zmienna zależna jest binarna. Jednak mam niezależną zmienną, która jest kategoryczne i zawiera odpowiedzi: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Jest to więc porządkowe („ilościowe jakościowe”). Nie jestem pewien, jak sobie z tym poradzić w modelu. Używam gretl. [Uwaga z @ttnphns: Chociaż pytanie …
2
Co wyjaśnia Dodany wykres zmienny (wykres częściowej regresji) w regresji wielokrotnej?
Mam model zestawu danych Filmy i użyłem regresji: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Co dało wynik: Teraz próbowałem po raz pierwszy pracować nad czymś o nazwie Dodany wykres zmienny …
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.