Pytania otagowane jako regression

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

1
Czy różnicę między kontrolą a leczeniem należy modelować w sposób jawny czy dorozumiany?
Biorąc pod uwagę następującą konfigurację eksperymentalną: Od pacjenta pobiera się wiele próbek, a każda próbka jest traktowana na wiele sposobów (w tym leczenie kontrolne). Najbardziej interesująca jest różnica między kontrolą a każdym leczeniem. Mogę wymyślić dwa proste modele tych danych. Gdy próbka , leczenie , leczenie 0 jest kontrolą, niech …
1
Wnioskowanie w modelu liniowym z warunkową heteroskedastycznością
Załóżmy, że obserwuję wektory zmiennych niezależnych i i zmienną zależną . Chciałbym dopasować model o postaci: gdzie jest jakąś podwójnie różniczkowalną funkcją o dodatniej wartości, jest nieznanym parametrem skalowania, a jest średnią losową zmienną Gaussa o wariancji jednostkowej (zakładaną jako niezależną od i ). Jest to zasadniczo konfiguracja testu heteroskedastyczności …
2
W którym ustawieniu spodziewałbyś się, że model znaleziony przez LARS najbardziej różni się od modelu znalezionego przez wyczerpujące wyszukiwanie?
Trochę więcej informacji; Przypuszczam, że wiesz z góry, ile zmiennych wybrać i że ustawiasz karę złożoności w procedurze LARS, tak aby mieć dokładnie tyle zmiennych o współczynnikach innych niż 0, koszty obliczeń nie stanowią problemu (całkowita liczba zmiennych jest mała, powiedzmy 50), że wszystkie zmienne (y, x) są ciągłe. W …
2
Jak sprawdzić, czy współczynnik regresji jest moderowany przez zmienną grupującą?
Mam regresję przeprowadzoną na dwóch grupach próby na podstawie zmiennej moderującej (powiedzmy płeć). Wykonuję prosty test efektu moderacji, sprawdzając, czy znaczenie regresji jest utracone w jednym zestawie, a pozostaje w drugim. P1: Powyższa metoda jest poprawna, prawda? Q2: Poziom ufności moich badań wynosi 95%. Dla jednej grupy regresja jest znacząca …
1
Wielowymiarowa regresja ortogonalna wielomianowa?
Aby zmotywować pytanie, rozważ problem regresonu, w którym staramy się oszacować za pomocą obserwowanych zmiennychYYY{a,b}{a,b}\{ a, b \} Wykonując wielowymiarową regresję wielomianową, staram się znaleźć optymalne paramitowanie tej funkcji f(y)=c1a+c2b+c3a2+c4ab+c5b2+⋯f(y)=c1a+c2b+c3a2+c4ab+c5b2+⋯f(y)=c_{1}a+c_{2}b+c_{3}a^{2}+c_{4}ab+c_{5}b^{2}+\cdots które najlepiej pasują do danych w najmniejszym kwadracie. Problem polega jednak na tym, że parametry nie są niezależne. Czy istnieje …
1
Czy liczby zerowe muszą zostać dostosowane do testu współczynnika wiarygodności modeli Poissona / Loglinear?
Jeśli w tabeli kontyngencji znajdują się zera i dopasowujemy zagnieżdżone modele poissona / loglinearne (używając glmfunkcji R ) do testu współczynnika prawdopodobieństwa, czy musimy dopasować dane przed dopasowaniem modeli glm (np. Dodać 1/2 do wszystkich liczy się)? Oczywiście niektórych parametrów nie można oszacować bez pewnej korekty, ale w jaki sposób …
4
Czy rząd zmiennej ma znaczenie w regresji liniowej
Badam wzajemne oddziaływanie dwóch zmiennych ( i ). Istnieje duża korelacja liniowa między tymi zmiennymi przy . Ze względu na naturę problemu nie mogę nic powiedzieć o związku przyczynowym (czy powoduje czy na odwrót). Chciałbym zbadać odchylenia od linii regresji, aby wykryć wartości odstające. Aby to zrobić, mogę albo zbudować …
4
Analityczne rozwiązanie szacunków współczynnika regresji liniowej
Próbuję zrozumieć notację macierzową i pracuję z wektorami i macierzami. W tej chwili chciałbym zrozumieć, jak obliczany jest wektor współczynników szacunkowych w regresji wielokrotnej.β^β^\hat{\beta} Wydaje się, że podstawowe równanie ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0.ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0. \frac{d}{d\boldsymbol{\beta}} (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta})'(\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}) = 0 \>. Jak mam rozwiązać tutaj wektor ββ\beta ? Edycja : Czekaj, utknąłem. Jestem tu teraz i …
1
Realizacja współczynnika częściowego wyznaczenia
Czy ktoś ma sugestie lub pakiety, które obliczą współczynnik częściowego określenia? Współczynnik częściowego wyznaczenia można zdefiniować jako procent zmienności, którego nie można wyjaśnić w modelu zredukowanym, ale można go wyjaśnić za pomocą predyktorów określonych w modelu pełnym (er). Ten współczynnik służy do uzyskania wglądu, czy jeden lub więcej dodatkowych predyktorów …
9 r  regression  anova 
1
Wykorzystanie dekompozycji wartości pojedynczej do obliczenia macierzy kowariancji wariancji z modelu regresji liniowej
Mam macierz projektową regresorów p, n obserwacji i próbuję obliczyć przykładową macierz wariancji-kowariancji parametrów. Próbuję bezpośrednio obliczyć to za pomocą svd. Używam R, gdy biorę svd macierzy projektowej, otrzymuję trzy składniki: macierz która jest , macierz która jest (przypuszczalnie wartości własne), i macierz która jest . Przekątnąłem , dzięki czemu …
9 r  regression 
1
Regresja najmniejszego kąta utrzymuje korelacje monotonicznie malejące i powiązane?
Próbuję rozwiązać problem regresji najmniejszego kąta (LAR). Jest to problem, 3,23 , na stronie 97 w Hastie wsp. Elementy Statistical Learning, 2nd. wyd. (Piąty druk) . Rozważ problem regresji ze wszystkimi zmiennymi i odpowiedzią mającą średnie zero i odchylenie standardowe jeden. Załóżmy również, że każda zmienna ma identyczną absolutną korelację …
4
Jakie są założenia zastosowania modelu regresji Tobit?
Moja (bardzo podstawowa) wiedza na temat modelu regresji Tobiasza nie pochodzi z klasy, tak jak wolałbym. Zamiast tego zbierałem tu i ówdzie informacje przez kilka wyszukiwań w Internecie. Moje najlepsze przypuszczenia dotyczące założeń regresji skróconej są takie, że są one bardzo podobne do zwykłych założeń dotyczących najmniejszych kwadratów (OLS). Nie …
2
Oblicz krzywą ROC dla danych
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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.