Statystyki i duże zbiory danych regression

1

Testowanie, czy dwa współczynniki regresji są znacząco różne (idealnie w R)

Jeśli jest to duplikat pytania, proszę wskazać właściwą drogę, ale podobne pytania, które tu znalazłem, nie były wystarczająco podobne. Załóżmy, że oceniam model Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u i znajdź . Okazuje się jednak, że X = X 1 + X 2 i podejrzewam ∂ Y / ∂ X …

11 r regression hypothesis-testing econometrics

1

W jaki sposób zmienne instrumentalne uwzględniają błąd selekcji?

Zastanawiam się, jak zmienna instrumentalna rozwiązuje problem selekcji w regresji. Oto przykład, którego żuję: w „W większości nieszkodliwych ekonometriach ” autorzy omawiają regresję IV dotyczącą służby wojskowej i zarobków w późniejszym życiu. Pytanie brzmi: „Czy służenie w wojsku zwiększa, czy zmniejsza przyszłe zarobki?” Badają to pytanie w kontekście wojny w …

11 regression econometrics bias causality instrumental-variables

4

Regresja logistyczna i punkt zapalny

Mamy dane z wynikiem binarnym i niektóre zmienne towarzyszące. Użyłem regresji logistycznej do modelowania danych. Po prostu prosta analiza, nic nadzwyczajnego. Ostatecznym wyjściem ma być krzywa zależności odpowiedzi od dawki, na której pokazujemy, jak zmienia się prawdopodobieństwo dla konkretnej zmiennej towarzyszącej. Coś takiego: Otrzymaliśmy krytykę od wewnętrznego recenzenta (nie tylko …

11 regression logistic generalized-linear-model binary-data

1

Regresja grzbietu powoduje różne użycie lm.ridge i glmnet

Zastosowałem trochę danych, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie zmiennych modelu modelu regresji za pomocą regresji grzbietu w R. Użyłem lm.ridgei glmnet(kiedy alpha=0), ale wyniki są bardzo różne, szczególnie kiedy lambda=0. Załóżmy, że oba estymatory parametrów mają takie same wartości. Więc w czym jest problem? Z poważaniem

11 r regression ridge-regression glmnet

1

Rozkład próbkowania współczynników regresji

Wcześniej dowiedziałem się o rozkładach próbkowania, które dały wyniki, które były dla estymatora, pod względem nieznanego parametru. Na przykład dla rozkładów próbkowania i w modelu regresji liniowejβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) i β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal N …

11 regression self-study bayesian mathematical-statistics sampling

2

Jaka jest dobra wizualizacja dla regresji Poissona?

Chcę powiązać wady kodu z miernikami złożoności kodu, takimi jak bliskość. Jednym z powszechnych modeli jest postrzeganie tego jako procesu Poissona, w którym czas trwania to ilość czasu poświęcanego na kodowanie, a gęstość jest funkcją złożoności kodu. Jestem w stanie zrobić regresję i uzyskać wartości istotności itp. Jednak trudno mi …

11 regression data-visualization poisson-distribution

5

Co zrobić ze zmiennymi współliniowymi

Oświadczenie: To jest praca domowa. Próbuję znaleźć najlepszy model dla cen diamentów, w zależności od kilku zmiennych i wydaje mi się, że mam do tej pory całkiem niezły model. Natknąłem się jednak na dwie zmienne, które są oczywiście współliniowe: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 …

11 regression correlation self-study model-selection multicollinearity

2

Jaka jest zaleta zmniejszenia wymiarów predyktorów na potrzeby regresji?

Jakie są zastosowania lub zalety technik regresji redukcji wymiarów (DRR) lub technik nadzorowanej redukcji wymiarów (SDR) w porównaniu z tradycyjnymi technikami regresji (bez żadnej redukcji wymiarowości)? Ta klasa technik znajduje nisko wymiarową reprezentację zestawu cech dla problemu regresji. Przykłady takich technik obejmują krojenie regresji odwrotnej, główny kierunek Hesji, oszacowanie średniej …

11 regression machine-learning pca dimensionality-reduction

1

Jak ustalić współczynnik w porządkowej regresji logistycznej bez zakładania proporcjonalnych szans w R?

Chcę zrobić porządkową regresję logistyczną w R bez założenia prawdopodobieństwa proporcjonalności. Wiem, że można to zrobić bezpośrednio za pomocą vglm()funkcji Rpoprzez ustawienie parallel=FALSE. Ale moim problemem jest to, jak naprawić konkretny zestaw współczynników w tej konfiguracji regresji? Powiedzmy na przykład, że zmienna zależna jest dyskretna i porządkowa i może przyjmować …

11 r regression logistic

4

Czy w OLS jest test na pomijane zmienne odchylenie?

Jestem świadomy testu Ramseya Reset, który może wykryć zależności nieliniowe. Jeśli jednak wyrzucisz jeden ze współczynników regresji (tylko zależności liniowe), możesz uzyskać błąd, w zależności od korelacji. Nie jest to oczywiście wykrywane przez test Reset. Nie znalazłem testu dla tego przypadku, ale stwierdzenie: „Nie możesz przetestować OVB, chyba że podasz …

11 regression multiple-regression bias causality diagnostic

4

Jak konceptualizować błąd w modelu regresji?

Uczęszczam na klasę analizy danych i niektóre z moich głęboko zakorzenionych pomysłów są wstrząśnięte. Mianowicie idea, że błąd (epsilon), a także jakakolwiek inna wariancja, odnosi się tylko (tak myślałem) do grupy (próbki lub całej populacji). Teraz uczymy się, że jednym z założeń regresji jest to, że wariancja jest „taka sama …

11 regression variance error measurement-error

2

Regresja oparta na przykład na dniach tygodnia

Potrzebuję niewielkiej pomocy, aby iść w dobrym kierunku. Minęło dużo czasu, odkąd studiowałem statystyki i wydaje się, że żargon się zmienił. Wyobraź sobie, że mam zestaw danych związanych z samochodem, takich jak Czas podróży z miasta A do miasta B Odległość od miasta A do miasta B. Rozmiar silnika Rozmiar …

11 regression categorical-data categorical-encoding

2

Możliwe rozszerzenia domyślnych wykresów diagnostycznych dla lm (w R i ogólnie)?

Zacząłem kopać trochę w funkcję plot.lm , ta funkcja daje sześć wykresów dla lm, są to: wykres reszt w stosunku do dopasowanych wartości wykres Skala-Lokalizacja sqrt (| reszty |) względem dopasowanych wartości normalny wykres QQ, wykres odległości Cooka w porównaniu do etykiet wierszy wykres reszt w stosunku do dźwigni wykres …

11 r regression linear-model diagnostic

1

Jakie są przewidywane wartości zwracane przez funkcję predykcji () w R, gdy używasz oryginalnych danych jako danych wejściowych?

Po uruchomieniu regresji formularza reg <- lm(y ~ x1 + x2, data=example)w zbiorze danych mogę uzyskać przewidywane wartości za pomocą predict(reg, example, interval="prediction", level=0.95) Zastanawiam się, do czego faktycznie odnoszą się przewidywane wartości, gdy używam regresji do przewidywania rzeczywistego zestawu danych. Czy nie powinienem uzyskać oryginalnych wartości?

11 r regression

2

Właściwe stosowanie i interpretacja modeli nadmuchanych zerowo

Tło: Jestem obecnie biostatystą zmagającym się z zestawem danych dotyczących ekspresji komórkowej. W badaniu narażono wiele peptydów na wiele komórek zebranych w grupach od różnych dawców. Komórki albo wyrażają określone biomarkery w odpowiedzi, albo nie. Wskaźniki odpowiedzi są następnie rejestrowane dla każdej grupy dawcy. Wskaźniki odpowiedzi (wyrażone w procentach) są …

11 regression gamma-distribution mixture zero-inflation

Pytania otagowane jako regression