Statystyki i duże zbiory danych regression

1

Wiele lat temu odkryłem tę tożsamość poprzez eksperymenty z danymi i transformacjami. Po wyjaśnieniu tego mojemu profesorowi statystyki przyszedł do następnej klasy z jednostronicowym dowodem przy użyciu notacji wektorowej i macierzowej. Niestety zgubiłem papier, który mi dał. (To było w 2007 roku) Czy ktoś jest w stanie zrekonstruować dowód? Niech …

9 regression r-squared

2

W jaki sposób wartości rezydualne odnoszą się do podstawowych zakłóceń?

W metodzie najmniejszych kwadratów chcemy oszacować nieznane parametry w modelu: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Gdy to zrobimy (dla niektórych obserwowanych wartości), otrzymamy dopasowaną linię regresji: Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Yj=α^+β^x+ej(j=1,...n)Y_j = \hat{\alpha} + \hat{\beta}x +e_j \enspace (j =1,...n) Teraz oczywiście chcemy sprawdzić niektóre wykresy, aby upewnić się, że …

9 regression least-squares residuals heteroscedasticity assumptions

1

Czy oszacowania punktu przecięcia i nachylenia w prostej regresji liniowej są niezależne?

Rozważ model liniowy yja= α + βxja+ϵjayja=α+βxja+ϵjay_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i oraz oszacowania nachylenia i przecięcia i przy użyciu zwykłych najmniejszych kwadratów. To odniesienie do statystyki matematycznej sprawia, że stwierdzenie, że i są niezależne (na dowód ich twierdzenia).α^α^\hat{\alpha}β^β^\hat{\beta}α^α^\hat{\alpha}β^β^\hat{\beta} Nie jestem pewien, czy rozumiem dlaczego. Od α^=y¯-β^x¯α^=y¯-β^x¯\hat{\alpha}=\bar{y}-\hat{\beta} \bar{x} Czy …

9 regression

1

Regresja z bardzo małą wielkością próby

Chcę przeprowadzić regresję z 4 do 5 zmiennymi objaśniającymi, ale mam tylko 15 obserwacji. Nie będąc w stanie założyć, że te zmienne są normalnie rozmieszczone, czy istnieje nieparametryczna lub inna poprawna metoda regresji?

9 regression small-sample

2

Jak ocenić dobroć dopasowania do funkcji przetrwania

Jestem nowicjuszem w analizie przeżycia, chociaż mam pewną wiedzę na temat klasyfikacji i regresji. Do regresji mamy statystyki kwadratów MSE i R. Ale jak możemy powiedzieć, że model przeżycia A jest lepszy od modelu przeżycia B, oprócz pewnego rodzaju wykresów graficznych (krzywa KM)? Jeśli to możliwe, proszę wyjaśnić różnicę za …

9 regression survival goodness-of-fit cart rpart

1

Model regresji liniowej, który najlepiej pasuje do danych z błędami

Szukam algorytmu regresji liniowej, który jest najbardziej odpowiedni dla danych, których zmienna niezależna (x) ma stały błąd pomiaru, a zmienna zależna (y) ma błąd zależny od sygnału. Powyższe zdjęcie ilustruje moje pytanie.

9 regression linear-model measurement-error measurement

3

Jak dołączyć

Chcę zawrzeć termin i jego kwadrat (zmienne predykcyjne) w regresji, ponieważ zakładam, że niskie wartości mają pozytywny wpływ na zmienną zależną, a wysokie wartości mają negatywny wpływ. powinien obejmować działanie wyższych wartości. Oczekuję zatem, że współczynnik będzie dodatni, a współczynnik będzie ujemny. Oprócz uwzględniam także inne zmienne predykcyjne.xxxx2x2x^2xxxx2x2x^2xxxx2x2x^2xxx Czytałem w …

9 regression multiple-regression polynomial centering

1

Dlaczego korelacja reszt nie ma znaczenia przy testowaniu normalności?

Gdy (tzn. pochodzi z modelu regresji liniowej), w tym przypadku resztki są skorelowane i nie są niezależne. Ale kiedy wykonujemy diagnostykę regresji i chcemy przetestować założenie , każdy podręcznik sugeruje użycie wykresów Q – Q i testów statystycznych dla reszt które zostały zaprojektowane do testowania, czy dla niektórych .Y= A …

9 regression residuals non-independent

1

Dopasowanie zmiennego w czasie współczynnika DLM

Chcę dopasować DLM ze zmiennymi w czasie współczynnikami, tj. Rozszerzeniem zwykłej regresji liniowej, yt=θ1+θ2)x2)yt=θ1+θ2)x2)y_t = \theta_1 + \theta_2x_2. Mam predyktor (x2)x2)x_2) i zmienną odpowiedzi (ytyty_t), coroczne połowy ryb morskich i śródlądowych odpowiednio w latach 1950–2011. Chcę, aby postępował model regresji DLM, yt=θt , 1+θt , 2xtyt=θt,1+θt,2)xty_t = \theta_{t,1} + \theta_{t,2}x_t …

9 r regression time-series dlm dynamic-regression

2

Uwzględnianie bardziej szczegółowych zmiennych objaśniających w czasie

Próbuję zrozumieć, jak najlepiej modelować zmienną, w której z czasem uzyskiwałem coraz bardziej szczegółowe predyktory. Na przykład rozważ modelowanie stóp odzysku niespłaconych pożyczek. Załóżmy, że mamy zestaw danych z 20-letnimi danymi, a przez pierwsze 15 z tych lat wiemy tylko, czy pożyczka została zabezpieczona, czy nie, ale nic o cechach …

9 regression missing-data

1

Stosujesz regresję kalenicową dla nieokreślonego układu równań?

Gdy , problem najmniejszych kwadratów, który nakłada sferyczne ograniczenie na wartość można zapisać jako dla zbyt określonego systemu. \ | \ cdot \ | _2 to euklidesowa norma wektora.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - X\beta \|^2_2 \\ \operatorname{s.t.}\ \ \|\beta\|^2_2 \le \delta^2 …

9 regression least-squares regularization ridge-regression underdetermined

3

Dlaczego regresja liniowa nie jest w stanie przewidzieć wyniku prostej deterministycznej sekwencji?

Mój kolega wysłał mi ten problem, najwyraźniej robiąc obchód w Internecie: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Odpowiedź wydaje się być 200. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Kiedy wykonam regresję liniową w R: …

9 r regression lm

1

Konfiguracja danych dla różnic w różnicach

Która konfiguracja jest poprawna dla używanego modelu regresji różnicowej Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} gdzie T jest manekinem, który jest równy 1, jeśli obserwacja pochodzi z grupy badanej, a d jest manekinem, który jest równy 1 w okresie po wystąpieniu leczenia 1) Losowe próbki z …

9 regression econometrics difference-in-difference

1

R: Anova i regresja liniowa

Jestem nowy w statystyce i staram się zrozumieć różnicę między ANOVA a regresją liniową. Używam R. do zbadania tego. Czytałem różne artykuły o tym, dlaczego ANOVA i regresja są różne, ale wciąż takie same, i jak można to wizualizować itp. Myślę, że jestem tam dość, ale wciąż brakuje jednego bitu. …

9 r regression anova

3

Regresja logistyczna: maksymalizacja wyników pozytywnych - wyników fałszywych

Mam model regresji logistycznej (dopasowanie za pomocą glmnet w R z elastyczną regulacją sieci) i chciałbym zmaksymalizować różnicę między wartościami dodatnimi a fałszywymi. W tym celu przyszła mi do głowy następująca procedura: Dopasuj standardowy model regresji logistycznej Używając progu prognozy jako 0,5, zidentyfikuj wszystkie pozytywne prognozy Przypisz wagę 1 dla …

9 r regression logistic classification glmnet

Pytania otagowane jako regression