Pytania otagowane jako regression

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

2
Czy powinienem uruchamiać osobne regresje dla każdej społeczności, czy może społeczność może po prostu być zmienną kontrolującą w modelu zagregowanym?
Korzystam z modelu OLS z ciągłą zmienną indeksu aktywów jako DV. Moje dane są agregowane z trzech podobnych społeczności znajdujących się blisko siebie. Mimo to uważałem, że ważne jest, aby używać społeczności jako zmiennej kontrolującej. Jak się okazuje, społeczność jest znacząca na poziomie 1% (wynik t -4,52). Społeczność jest zmienną …
3
Czy są dostępne biblioteki dla metod podobnych do CART przy użyciu rzadkich predyktorów i odpowiedzi?
Pracuję z niektórymi dużymi zestawami danych przy użyciu pakietu gbm w R. Zarówno moja macierz predykcyjna, jak i mój wektor odpowiedzi są dość rzadkie (tzn. Większość wpisów ma wartość zero). Miałem nadzieję zbudować drzewa decyzyjne przy użyciu algorytmu, który korzysta z tej rzadkości, jak to tutaj zrobiono ). W tym …
2
Jaka jest moc testu F regresji?
Klasyczny test F dla podzbiorów zmiennych w regresji wieloliniowej ma postać gdzieSSE(R)to suma błędów kwadratu w modelu „zredukowanym”, który zagnieżdżony jest w „dużym” modeluB, adfto stopnie swobody obu modeli. Zgodnie z hipotezą zerową, że dodatkowe zmienne w „dużym” modelu nie mają liniowej mocy wyjaśniającej, statystyka jest podzielona jako F ostopniach …
4
Co oznacza liniowa regresja liniowa?
W R, jeśli napiszę lm(a ~ b + c + b*c) czy nadal byłaby to regresja liniowa? Jak zrobić inne rodzaje regresji w R? Byłbym wdzięczny za jakieś zalecenia dotyczące podręczników lub samouczków?
11 r  regression 
2
Jak można wykreślić ciągły przez ciągłe interakcje w ggplot2?
Powiedzmy, że mam dane: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Chcę wykreślić ciągłe przez ciągłą interakcję tak, że x1 jest na osi X, a x2 jest reprezentowany przez 3 linie, jedna reprezentująca x2 przy wyniku Z wynoszącym 0, jedna przy …
4
Jak przedstawić zysk z wyjaśnionej wariancji dzięki korelacji Y i X?
Poszukuję, jak (wizualnie) wyjaśnić studentom pierwszego roku prostą korelację liniową. Klasycznym sposobem wizualizacji byłoby stworzenie wykresu rozproszenia Y ~ X z prostą linią regresji. Ostatnio wpadłem na pomysł rozszerzenia tego typu grafiki, dodając do wykresu 3 kolejne obrazy, pozostawiając mi: wykres rozproszenia y ~ 1, następnie y ~ x, res …
5
Mierzenie regresji do średniej w trafianiu do domu
Każdy, kto podąży za baseballem, prawdopodobnie słyszał o nieoczekiwanym występie Jose Bautisty w Toronto typu MVP. W ciągu czterech poprzednich lat osiągnął około 15 przebiegów u siebie w sezonie. W zeszłym roku osiągnął 54 lata, a liczba ta przekroczyła zaledwie 12 graczy w historii baseballu. W 2010 roku wypłacono mu …
11 r  regression  modeling 
3
Porównywanie modeli regresji na danych zliczania
Niedawno dopasowałem 4 modele regresji wielokrotnej dla tych samych danych predykcyjnych / odpowiedzi. Dwa modele pasuję do regresji Poissona. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Dwa modele pasuję do ujemnej regresji dwumianowej. library(MASS) model.nb …
4
Dopasowanie Lasso przez zejście współrzędnych: implementacje open source? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte w zeszłym roku . Jakie implementacje typu open source - w jakimkolwiek języku - istnieją, które mogą obliczać ścieżki regulacyjne lasso dla regresji liniowej poprzez …
5
Kiedy stosować model z efektem mieszanym?
Liniowe modele mieszanych efektów są rozszerzeniami modeli regresji liniowej dla danych gromadzonych i podsumowywanych w grupach. Kluczową zaletą jest to, że współczynniki mogą się różnić w odniesieniu do jednej lub więcej zmiennych grupowych. Mam jednak problem z tym, kiedy użyć modelu z efektem mieszanym? Rozwiążę moje pytania na przykładzie zabawki …
3
Jaka jest różnica między modelem deterministycznym a stochastycznym?
Prosty model liniowy: ϵ t N ( 0 , σ 2 )x=αt+ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_t gdzie ~ iidϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) z iE(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR (1): ϵ t N ( 0 , σ 2 )Xt=αXt−1+ϵtXt=αXt−1+ϵtX_t =\alpha X_{t-1} + \epsilon_t gdzie ~ iidϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) z iE(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=tσ2Var(x)=tσ2Var(x)=t\sigma^2 Tak więc prosty model …
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.