Pytania otagowane jako regression

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

2
Pokazywanie korelacji przestrzennej i czasowej na mapach
Mam dane dla sieci stacji pogodowych w Stanach Zjednoczonych. To daje mi ramkę danych, która zawiera datę, szerokość, długość i pewną zmierzoną wartość. Załóżmy, że dane są gromadzone raz dziennie i zależą od pogody w skali regionalnej (nie, nie będziemy wchodzić w tę dyskusję). Chciałbym pokazać graficznie, jak jednocześnie mierzone …
1
Pytanie, jak znormalizować współczynnik regresji
Nie jestem pewien, czy normalizacja jest tu właściwym słowem, ale postaram się zilustrować, o co próbuję zapytać. Zastosowany tutaj estymator to najmniej kwadratów. Załóżmy, że masz y=β0+β1x1y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1 , możesz wyśrodkować go wokół średniej o y=β′0+β1x′1y=β0′+β1x1′y=\beta_0'+\beta_1x_1' gdzie β′0=β0+β1x¯1β0′=β0+β1x¯1\beta_0'=\beta_0+\beta_1\bar x_1 i x′1=x−x¯x1′=x−x¯x_1'=x-\bar x , tak że β′0β0′\beta_0' nie ma już żadnego wpływu …
2
Miary heteroscedastyczności reszt
Ten link do Wikipedii zawiera szereg technik wykrywania heteroscedastyczności resztek OLS. Chciałbym dowiedzieć się, która praktyczna technika jest bardziej skuteczna w wykrywaniu regionów dotkniętych heteroscedastycznością. Na przykład tutaj centralny obszar wykresu OLS „Resztki vs Dopasowane” ma większą wariancję niż boki wykresu (w rzeczywistości nie jestem do końca pewien, ale załóżmy, …
3
Czy w ogóle uzasadnione jest rozwarstwienie zbioru danych według wielkości pozostałości i wykonanie porównania dwóch prób?
Uważam, że jest to metoda ad hoc i wydaje mi się bardzo podejrzana, ale być może czegoś mi brakuje. Widziałem to w regresji wielokrotnej, ale bądźmy prostymi: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Teraz weź pozostałości z dopasowanego modelu ei=yi−(β^0+β^1xi)ei=yi−(β^0+β^1xi) e_{i} = y_{i} - \left( \hat{\beta}_{0} + …
2
Czy dobrą praktyką jest standaryzacja danych w regresji za pomocą danych panelowych / podłużnych?
Ogólnie rzecz biorąc, standaryzuję moje zmienne niezależne w regresjach, aby właściwie porównać współczynniki (w ten sposób mają one te same jednostki: odchylenia standardowe). Jednak w przypadku danych panelowych / podłużnych nie jestem pewien, jak powinienem ustandaryzować swoje dane, zwłaszcza jeśli oszacuję model hierarchiczny. Aby zobaczyć, dlaczego może to być potencjalny …
2
Agregowanie wyników z modeli liniowych przebiega R
Ponieważ modelowanie regresji jest często bardziej „sztuką” niż nauką, często testuję wiele iteracji struktury regresji. Jakie są skuteczne sposoby podsumowania informacji z tych wielu uruchomień modelu, próbując znaleźć „najlepszy” model? Jednym z zastosowanych przeze mnie sposobów jest umieszczenie wszystkich modeli na liście i przeglądanie summary()tej listy, ale wyobrażam sobie, że …
16 r  regression 
1
Regresja logistyczna - obawy / pułapki związane z wielokoliniowością
Czy w logistycznej regresji trzeba być tak samo zaniepokojonym wielokoliniowością, jak w przypadku regresji OLS? Na przykład, w przypadku regresji logistycznej, w której występuje wielokoliniowość, czy trzeba być ostrożnym (podobnie jak w przypadku regresji OLS) przy wyciąganiu wniosków ze współczynników Beta? W przypadku regresji OLS jedną „poprawką” wysokiej wielokoliniowości jest …
1
Regresja wielowymiarowa: dlaczego wyjątkowy?
Próbuję przeczytać o badaniach w dziedzinie regresji wielowymiarowej; gdy jest większe niż , to znaczy p >> n . Wydaje się, że termin \ log p / n pojawia się często w odniesieniu do wskaźnika konwergencji dla estymatorów regresji.pppnnnp>>np>>np >> nlogp/nlog⁡p/n\log p/n Na przykład tutaj równanie (17) mówi, że dopasowanie …
3
Jaki jest związek między rozkładem Beta a modelem regresji logistycznej?
Moje pytanie brzmi: jaki jest matematyczny związek między rozkładem Beta a współczynnikami modelu regresji logistycznej ? Aby zilustrować: funkcję logistyczną (sigmoid) podano przez f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} i służy do modelowania prawdopodobieństw w modelu regresji logistycznej. Niech AAA będzie wynikiem dychotomicznym (0,1)(0,1)(0,1) a XXX macierzą projektową. Model regresji logistycznej podano przez …
1
Jaki jest związek między częściową najmniejszą liczbą kwadratów, regresją zredukowaną i regresją składowych głównych?
Czy regresja zredukowana rangi i regresja głównych składników to tylko szczególne przypadki częściowych najmniejszych kwadratów? Ten samouczek (strona 6, „Porównanie celów”) stwierdza, że ​​kiedy wykonujemy częściowe najmniejsze kwadraty bez rzutowania X lub Y (tj. „Nie częściowy”), staje się odpowiednio regresją zmniejszoną rangą lub regresją składowych głównych. Podobne oświadczenie znajduje się …
1
Jak modelować nieujemne dane ciągłe z zerowym napompowaniem?
Obecnie próbuję zastosować model liniowy ( family = gaussian) do wskaźnika różnorodności biologicznej, który nie może przyjmować wartości niższych niż zero, jest zawyżony i ciągły. Wartości mieszczą się w zakresie od 0 do nieco ponad 0,25. W rezultacie w resztkach modelu istnieje oczywisty wzorzec, którego nie udało mi się pozbyć: …
3
Analiza dyskryminacyjna a regresja logistyczna
Znalazłem zalety analizy dyskryminacyjnej i mam pytania na ich temat. Więc: Gdy klasy są dobrze rozdzielone, oszacowania parametrów regresji logistycznej są zaskakująco niestabilne. Współczynniki mogą sięgać nieskończoności. LDA nie cierpi z powodu tego problemu. Jeśli liczba cech jest niewielka, a rozkład predyktorów XXX jest w przybliżeniu normalny w każdej z …
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.