Pytania otagowane jako regression

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

2
Interpretacja wyjścia drop1 w R.
W R drop1polecenie wypisuje coś porządnego. Te dwa polecenia powinny dostarczyć ci trochę danych wyjściowych: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") Mój wygląda następująco: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) <none> …
3
Jak wykryć nadmierne dopasowanie modelu regresji?
Kiedy jesteś tym, który wykonuje tę pracę, mając świadomość tego, co robisz, masz poczucie, że nadmiernie dopasowujesz się do modelu. Po pierwsze, możesz śledzić trend lub pogorszenie w skorygowanym kwadracie R. modelu. Można również śledzić podobne pogorszenie wartości p współczynników regresji głównych zmiennych. Ale kiedy właśnie czytasz kogoś innego i …
3
Czy modele CART mogą być solidne?
Mój kolega z mojego biura powiedział mi dzisiaj: „Modele drzew nie są dobre, ponieważ przyłapują ich ekstremalne obserwacje”. Wyszukiwanie tutaj zaowocowało tym wątkiem, który zasadniczo obsługuje roszczenie. Co prowadzi mnie do pytania - w jakiej sytuacji model CART może być solidny i jak to pokazano?
1
Różnica między modelem przechwytywania z regresem logistycznym lub bez niego
Lubię rozumieć różnicę między modelem przechwytywania z regresem logistycznym lub bez niego Czy jest między nimi jakaś różnica oprócz tego, że przy przecinaniu współczynniki uwzględniają log (iloraz szans) w stosunku do grupy wyjściowej, a bez przecięcia uwzględniają log (szanse)? z tego, co widziałem, współczynniki są takie same w obu przypadkach, …
3
Czy w GLM prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego zawsze wynosi zero?
Jako część danych wyjściowych uogólnionego modelu liniowego do oceny modelu wykorzystywane są odchylenie zerowe i rezydualne. Często widzę formuły dla tych wielkości wyrażone jako prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego, na przykład: /stats//a/113022/22199 , Regresja logistyczna: jak uzyskać model nasycony Model nasycony, o ile rozumiem, jest modelem, który doskonale pasuje do obserwowanej …
5
Jak zniechęcić szeregi czasowe?
Jak zniechęcić szeregi czasowe? Czy wystarczy wziąć pierwszą różnicę i przeprowadzić test Dickeya Fullera, a jeśli jest stacjonarny, jesteśmy dobrzy? Odkryłem również w Internecie, że mogę odrzucić szeregi czasowe, robiąc to w Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) Jakie jest …
1
Współczynniki regresji, czyli pytania o Kronmal
Niedawno losowe przeglądanie pytań wywołało wspomnienie podpowiedzi jednego z moich profesorów sprzed kilku lat ostrzegających o stosowaniu współczynników w modelach regresji. Zacząłem więc o tym czytać, prowadząc ostatecznie do Kronmal 1993. Chcę się upewnić, że poprawnie interpretuję jego sugestie dotyczące sposobu ich modelowania. Dla modelu o stosunku o tym samym …
2
Matematyka za drzewami klasyfikacji i regresji
Czy ktoś może wyjaśnić matematykę związaną z klasyfikacją w CART? Chcę zrozumieć, jak przebiegają dwa główne etapy. Na przykład przeszkoliłem klasyfikator CART na zestawie danych i użyłem testowego zestawu danych, aby oznaczyć jego predykcyjne działanie, ale: Jak wybiera się początkowy korzeń drzewa? Dlaczego i jak powstaje każda gałąź? Mój zestaw …
1
Założenia uogólnionego modelu liniowego
Stworzyłem uogólniony model liniowy z pojedynczą zmienną odpowiedzi (ciągła / normalnie rozłożona) i 4 zmiennymi objaśniającymi (z których 3 to czynniki, a czwarta to liczba całkowita). Użyłem rozkładu błędów Gaussa z funkcją łącza tożsamości. Obecnie sprawdzam, czy model spełnia założenia uogólnionego modelu liniowego, którymi są: niezależność Y poprawna funkcja łącza …
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.