«linear-model» etiketlenmiş sorular

Doğrusal regresyon ve lojistik regresyon arasındaki fark nedir? Her birini ne zaman kullanırsın?

122 regression  logistic  linear-model 

Doğrusal regresyon modelleri kullanıyorum ve engelleme terimini kaldırmak için koşulların ne olduğunu merak ediyorum. Birinde kesişen, diğeri olmayan iki farklı regresyondan elde edilen sonuçları karşılaştırırken, kesişme olmadan fonksiyonun 2'sinin çok daha yüksek olduğunu fark ettim . Kesişim teriminin kaldırılmasının geçerli olduğundan emin olmak için izlemem gereken belirli koşullar veya varsayımlar …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

Açıklayıcı değişkenli basit bir doğrusal modelde, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Kesişim terimini kaldırmanın uyumu büyük ölçüde iyileştirdiğini buldum ( değeri 0.3'ten 0.9'a gidiyor). Bununla birlikte, kesişme terimi istatistiksel olarak anlamlı görünmektedir.R2R2R^2 Müdahale ile: Call: lm(formula = alpha ~ delta, data = cf) Residuals: Min 1Q Median …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

Pearson (x, y) veya pearson (y, x) hesaplarsanız, x ve y'nin Pearson korelasyon katsayısı aynıdır. Bu, y verilen x değerindeki y doğrusal bir regresyon yapmanın aynı olması gerektiğini gösterir, ancak durumun böyle olduğunu sanmıyorum. Birisi ilişki simetrik olmadığında ve bunun her zaman en uygun çizgiyi özetlediğini düşündüğümce Pearson korelasyon katsayısı …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r 

Genel olarak, PCA gibi bir analizdeki varyansın oranının ilk ana bileşen tarafından açıklandığını söylemek ne anlama gelir ? Birisi bunu sezgisel olarak açıklayabilir ancak aynı zamanda “açıklamanın” temel bileşen analizi (PCA) açısından ne anlama geldiğinin kesin bir matematiksel tanımını verebilir mi?xxx Basit doğrusal regresyon için, en uygun çizginin r karesi …

90 regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction 

Doğrusal bir regresyonda öngörülen değerler için güven aralığının, yordayıcının ortalaması çevresinde ve yordayıcının minimum ve maksimum değerleri etrafındaki yağları daralma eğiliminde olduğunu fark ettim. Bu, bu 4 doğrusal regresyonun parsellerinde görülebilir: Başlangıçta bunun, tahmin edicilerin değerlerinin çoğunun tahmin edicinin ortalaması çevresinde toplandığından dolayı olduğunu düşündüm. Bununla birlikte, güven aralığının dar …

69 regression  confidence-interval  linear-model  standard-error  prediction-interval 

Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) ile Doğrusal Model (LM) kullanmanın ardındaki felsefeyi anlamaya çalışıyorum. Aşağıda örnek bir veri seti oluşturdum. kütük( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon Örnek, büyüklüğünün bir işlevi olarak hatasını içermez , bu nedenle log-dönüştürülmüş y'nin doğrusal bir modelinin en iyi olacağını varsayardım. Aşağıdaki örnekte, …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Aykırı değerlere sahip doğrusal verilerle uğraşıyorum, bunlardan bazıları tahmini regresyon çizgisinden 5 standart sapmadan daha uzak. Bu noktaların etkisini azaltan lineer bir regresyon tekniği arıyorum. Şimdiye dek yaptığım, bütün verileri içeren regresyon çizgisini tahmin etmek, ardından veri noktasını çok büyük kare artıkları ile atmak (ilk% 10'u söyleyin) ve regresyonu bu …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Görünüşte saygın kaynaklar, bağımlı değişkenin normal olarak dağıtılması gerektiğini iddia ediyor: Model varsayımları: YYY normal dağılmış, hatalar normal dağılmış, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) ve bağımsız ve XXX sabittir ve sabit varyans σ2σ2\sigma^2 . Penn State, STAT 504 Kesikli Verilerin Analizi İkincisi, doğrusal regresyon analizi tüm değişkenlerin çok değişkenli normal olmasını gerektirir. …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable 

Doğrusal modeller sınıfımda iki yordayıcının bağıntılı olması ve her ikisinin de bir modele dahil edilmesi durumunda birinin önemsiz olacağını öğrendim. Örneğin, bir evin büyüklüğünü ve yatak odası sayısının korele olduğunu varsayın. Bu iki öngörücüyü kullanan bir evin maliyetini tahmin ederken, ikisi de aynı bilgiyi sağladığı için bunlardan biri düşebilir. Sezgisel …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Polinom regresyon doğrusal olmayan ilişkileri modelliyorsa, özel bir çoklu doğrusal regresyon olayı nasıl düşünülebilir? Wikipedia, "Polinom regresyonunun verilere doğrusal olmayan bir modele uymasına rağmen, istatistiksel bir tahmin problemi olarak doğrusal olduğunu, regresyon fonksiyonunun 'in tahmin edilen bilinmeyen parametrelerde lineer olduğu anlamında olduğunu not eder. verilerden. "E(y|x)E(y|x)\mathbb{E}(y | x) Parametreler order …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

Basit doğrusal regresyonda, , burada . Tahminciyi : burada ve , ve örnek aracıdır .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Şimdi varyansını bulmak istiyorum . gibi bir şey : β^1β^1\hat\beta_1Var(β1^)=σ2(1−1n)∑i(xi−x¯)2 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Durumum için hangi çapraz doğrulama yönteminin en iyisi olduğunu bulmaya çalışıyorum. Aşağıdaki veriler sadece (R cinsinden ) konu üzerinde çalışmak için bir örnektir, fakat benim gerçek Xverilerim ( xmat) birbirleriyle ve ydeğişken ( ymat) değişkeniyle farklı derecelerle ilişkilendirilmektedir . R kodu verdim, ancak sorum R ile ilgili değil, yöntemlerle ilgili. …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Diyelim ki nergislerin çeşitli toprak koşullarına nasıl tepki verdiğini inceliyorum. Toprağın pH'ı ve nergis olgunluğunun yüksekliğiyle ilgili veriler topladım. Doğrusal bir ilişki bekliyorum, bu yüzden doğrusal bir regresyon çalıştırmaya devam ediyorum. Ancak, çalışmaya başladığımda, nüfusun aslında her birinin toprak pH'ına çok farklı tepki veren iki çeşit nergis içerdiğini fark etmedim. …

34 regression  linear-model  dataset