Pytania otagowane jako weighted-regression

Ważona regresja najmniejszych kwadratów jest uogólnieniem regresji OLS stosowanym, gdy różne punkty danych mają różne znaczenie lub „wagi”. Zobacz także [dane ważone].

2
Jak znaleźć wagi dla ważonej regresji metodą najmniejszych kwadratów?
Trochę zagubiłem się w procesie regresji WLS. Otrzymałem zestaw danych, a moim zadaniem jest sprawdzenie, czy istnieje heteroscedascityity, a jeśli tak, powinienem uruchomić regresję WLS. Przeprowadziłem test i znalazłem dowody na heteroscedascity, więc muszę uruchomić WLS. Powiedziano mi, że WLS jest w zasadzie regresją OLS modelu transformowanego, ale jestem nieco …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
R: funkcja glm z rodziną = specyfikacja „dwumianowa” i „waga”
Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) gdzie yyy …
1
Współczynniki regresji, czyli pytania o Kronmal
Niedawno losowe przeglądanie pytań wywołało wspomnienie podpowiedzi jednego z moich profesorów sprzed kilku lat ostrzegających o stosowaniu współczynników w modelach regresji. Zacząłem więc o tym czytać, prowadząc ostatecznie do Kronmal 1993. Chcę się upewnić, że poprawnie interpretuję jego sugestie dotyczące sposobu ich modelowania. Dla modelu o stosunku o tym samym …
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
1
Intuicyjne wyjaśnienie odwrotnego prawdopodobieństwa wag leczenia (IPTW) w ważeniu wyniku skłonności?
Rozumiem mechanikę obliczania wag z wykorzystaniem wyników skłonności : w i , j = t r e ap ( xja)p(xja)p(x_i) a następnie zastosowanie wag w analizie regresji, a wagi służą do „kontrolowania” lub rozdzielania efektów zmiennych towarzyszących w populacjach grupy leczonej i kontrolnej ze zmienną wynikową.wi , j = t …
2
Dodawanie wag dla mocno wypaczonych zestawów danych w regresji logistycznej
Używam standardowej wersji regresji logistycznej, aby dopasować moje zmienne wejściowe do binarnych zmiennych wyjściowych. Jednak w moim problemie negatywne wyniki (0s) znacznie przewyższają pozytywne wyniki (1s). Stosunek wynosi 20: 1. Kiedy trenuję klasyfikator, wydaje się, że nawet cechy, które zdecydowanie sugerują możliwość uzyskania wyniku dodatniego, nadal mają bardzo niskie (wysoce …
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.