Pytania otagowane jako regression

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

2
Model mieszany z 1 obserwacją na poziom
Dopasowuję model efektów losowych glmerdo niektórych danych biznesowych. Celem jest analiza wyników sprzedaży przez dystrybutora, z uwzględnieniem różnic regionalnych. Mam następujące zmienne: distcode: identyfikator dystrybutora z około 800 poziomami region: identyfikator geograficzny najwyższego poziomu (północ, południe, wschód, zachód) zone: zagnieżdżona geografia średniego poziomu region, w sumie około 30 poziomów territory: …
1
Kryteria wyboru „najlepszego” modelu w ukrytym modelu Markowa
Mam zestaw danych szeregów czasowych, do którego próbuję dopasować ukryty model Markowa (HMM) w celu oszacowania liczby stanów ukrytych w danych. Mój pseudo-kod do tego jest następujący: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Teraz, …
2
Związek i różnica między szeregami czasowymi a regresją?
Jakie są zależności i różnice między szeregami czasowymi a regresją? Czy w przypadku modeli i założeń jest prawdą, że modele regresji zakładają niezależność między zmiennymi wyjściowymi dla różnych wartości zmiennej wejściowej, podczas gdy model szeregów czasowych nie? Jakie są inne różnice? Dla metod , od strony internetowej przez Darlington Istnieje …
1
Testowanie niektórych kontrastów: czy jest to trudny problem, czy nie?
Wysłałem to do mathoverflow i nikt nie odpowiada: Metoda Scheffé do identyfikacji statystycznie istotnych kontrastów jest powszechnie znana. Kontrast wśród środków , o populacji jest liniową kombinacją w którym , a skalarna wielokrotność kontrastu jest zasadniczo tym samym kontrastem, więc można powiedzieć, że zestaw kontrastów jest przestrzenią rzutową. Metoda Scheffé'a …
3
Czy korelacja lub współczynnik determinacji odnoszą się do odsetka wartości, które mieszczą się wzdłuż linii regresji?
Korelacja jest miarą liniowego powiązania między dwiema zmiennymi. Współczynnik determinacji, , jest miarą tego, jak dużą zmienność jednej zmiennej można „wyjaśnić” zmiennością drugiej.r 2rrrr2)r2r^2 Na przykład, jeśli jest korelacją między dwiema zmiennymi, to . Stąd 64% zmienności w jednym z nich można wytłumaczyć różnicami w drugim. Dobrze?r 2 = 0,64r …
1
Regresja liniowa z powtarzanymi pomiarami w R
Nie byłem w stanie wymyślić, jak przeprowadzić regresję liniową w R dla projektu z powtarzanymi pomiarami. W poprzednim pytaniu (wciąż bez odpowiedzi) zasugerowano mi, aby nie używać, lmale raczej używać modeli mieszanych. Użyłem lmw następujący sposób: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (więcej szczegółów na temat zestawu danych można znaleźć pod linkiem …
1
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
1
Jak wybierać zmienne w modelu regresji?
Tradycyjne podejście do wyboru zmiennych polega na znalezieniu zmiennych, które najbardziej przyczyniają się do przewidywania nowej odpowiedzi. Ostatnio dowiedziałem się o alternatywie. W modelowaniu zmiennych, które określają efekt leczenia - jak na przykład w badaniu klinicznym farmaceutyka - mówi się, że zmienna oddziałuje jakościowoz leczeniem, jeśli pozostawiając inne rzeczy naprawione, …
2
Analiza współczynników regresji logistycznej
Oto lista współczynników regresji logistycznej (pierwszy to przechwycenie) -1059.61966694592 -1.23890500515482 -8.57185269220438 -7.50413155570413 0 1.03152408392552 1.19874787949191 -4.88083274930613 -5.77172565873336 -1.00610998453393 Dziwne wydaje mi się, że przecięcie jest tak niskie i mam współczynnik, który w rzeczywistości jest równy 0. Nie jestem w pełni pewien, jak bym to zinterpretował. Czy 0 wskazuje, że konkretna …
1
Częściowa regresja najmniejszych kwadratów w R: dlaczego PLS na znormalizowanych danych nie jest równoważny maksymalizacji korelacji?
Jestem bardzo nowy w częściowych najmniejszych kwadratach (PLS) i staram się zrozumieć wynik funkcji R plsr()w plspakiecie. Symulujmy dane i uruchom PLS: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy <- scale(y) p <- …
1
Hosmer-Lemeshow vs AIC dla regresji logistycznej
Jeśli Hosmer-Lemeshow wskazuje na brak dopasowania, ale AIC jest najniższy spośród wszystkich modeli ... czy nadal powinieneś używać tego modelu? Jeśli usunę zmienną, statystyka Hosmera-Lemeshowa nie będzie znacząca (co oznacza, że ​​nie ma rażącego braku dopasowania). Ale AIC wzrasta. Edycja : Ogólnie myślę, że jeśli AIC różnych modeli są sobie …
2
Różnica między testem t a ANOVA w regresji liniowej
Zastanawiam się, jakie są różnice między testem t a ANOVA w regresji liniowej? Czy test t sprawdza, czy którykolwiek z nachyleń i przecięcia ma średnią zero, podczas gdy ANOVA sprawdza, czy wszystkie nachylenia mają średnią zero? Czy to jedyna różnica między nimi? W prostej regresji liniowej, tj. Gdy istnieje tylko …
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.