«multiple-regression» etiketlenmiş sorular

Ben böyle bir şey ile benim veri sığdırmak ise lm(y~a*b)R sentaks ile, abir ikili değişkendir ve bsayısal bir değişkendir, daha sonra a:betkileşim terimi eğimi arasındaki farktır y~bde a0 = ve en a= 1. Şimdi, hadi arasındaki ilişkiyi söylemek yve beğrisel olduğunu. Şimdi uyuyorsanız lm(y~a*poly(b,2)), o a:poly(b,2)1değişimin değişimdir y~bseviyesine koşullu ayukarıdaki …

10 r  multiple-regression  splines 

SEM'i uygulamaya çalıştığım bir veri kümesi ile ilgili çok fazla sorunum var. 5 göstergeli A, B, C, D, E gizli faktörlerinin varlığını varsayalım. A1 - A5 (sıralı faktörler), B1 - B3 (kantitatif), C1, D1, E1 (son üç sıralı faktörün tümü, yalnızca E1 için 2 seviye ile) Tüm faktörler arasındaki kovaryanslarla …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

Şu anda lisansüstü düzeyde ilk uygulamalı doğrusal regresyon dersimi alıyorum ve çoklu doğrusal regresyonda öngörücü değişken dönüşümleri ile mücadele ediyorum. Kullandığım metin, Kutner ve ark. "Uygulamalı Doğrusal İstatistiksel Modeller" yaşadığım soruyu kapsamıyor gibi görünüyor. (çoklu öngörücülerin dönüştürülmesi için bir Box-Cox yöntemi olduğunu öne sürmek dışında). Bir cevap değişkeni ve birkaç …

10 data-transformation  multiple-regression 

için doğrusal bir regresyon modeliyle ilgilendiğimi varsayalım , çünkü iki ortak değişken arasındaki etkileşimin Y üzerinde bir etkisi olup olmadığını görmek istiyorum.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Bir profesörün ders notlarında (kiminle temasa geçmediğim) şunu belirtir: Etkileşim koşullarını dahil ederken, ikinci derece koşullarını eklemelisiniz. yani regresyona dahil …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Bu daha kavramsal bir soru, ama kullandığım Rzaman içindeki paketlerden bahsedeceğim R. Amaç, öngörme amacıyla doğrusal bir modele uymak ve daha sonra rasgele etkilerin bulunamayacağı yerlerde tahminler yapmak ise, karışık efektler modeli kullanmanın herhangi bir faydası var mı yoksa bunun yerine sabit efekt modeli mi kullanılmalı? Örneğin, ağırlık ve boy …

10 r  multiple-regression  mixed-model  lme4-nlme 

Şu anda bir zaman serisi verisi (aylık veri) tahmini yapmak için bir proje üzerinde çalışıyorum. Tahmin yapmak için R kullanıyorum. 1 bağımlı değişken (y) ve 3 bağımsız değişkenim var (x1, x2, x3). Y değişkeninin 73 gözlemi vardır, diğer 3 değişken de öyle (alos 73). Ocak 2009'dan Ocak 2015'e kadar. Korelasyonları …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

OLS regresyonlarının ile ilgili çok temel bir soruR,2R,2R^2 OLS regresyonunu çalıştırın y ~ x1, bir , diyelim ki 0.3R2R2R^2 OLS regresyonunu çalıştırın y ~ x2, başka bir , diyelim 0.4R2R2R^2 şimdi y ~ x1 + x2 gerilemesi yapıyoruz, bu regresyonun R karesi ne değer olabilir? Bence çoklu regresyon için 0.4'den …

10 regression  multiple-regression  least-squares  r-squared 

Regresyon analizinde şapka matrisinin önemi nedir ?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} Sadece daha kolay hesaplama için mi?

10 regression  multiple-regression  least-squares 

Bir DV (hastalık: evet / hayır) ve 5 öngörücüye (demografi [yaş, cinsiyet, tütün kullanımı (evet / hayır)], tıbbi bir indeks (sıralı) ve bir rastgele tedaviye sahip bir ikili lojistik regresyon modelim var (evet / hayır) ]). Ayrıca tüm iki taraflı etkileşim terimlerini de modelledim. Ana değişkenler ortalanmıştır ve çoklu doğrusallık …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Diyelim ki üç zaman serisi, , veX1X1X_1X2X2X_2YYY ~ ( ) üzerinde normal doğrusal regresyon çalıştırarak , elde ederiz . Sıradan doğrusal regresyon ~ , . varsayalımYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU&lt;VU&lt;VU < V ~ ( ) regresyonunda mümkün olan minimum ve maksimum değerleri nedir?R2R2R^2YYYX1+X2X1+X2X_1 …

10 regression  multiple-regression  r-squared 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Doğrusal bir çoklu regresyon denkleminde, eğer beta ağırlıkları her bir bağımsız değişkenin katkısını diğer tüm IV'lerin katkısının üzerine ve üstüne yansıtırsa, regresyon denkleminde DV'yi öngören tüm IV'lerin paylaştığı varyans nedir? Örneğin, aşağıda gösterilen Venn şeması (ve buradaki CV'nin 'yaklaşık' sayfasından alınmışsa: https://stats.stackexchange.com/about ), yıldız işaretli alanın gireceği 3 IV ve …

10 multiple-regression  sums-of-squares 

Veri noktalarını ya daha karmaşık bir modele ya da daha karmaşık bir modele ihtiyaç duymadan sınıflandırmak istiyorum. Şu anki düşüncem, tüm verileri basit bir doğrusal modele uydurmak ve bu sınıflandırmayı yapmak için artıkların boyutunu gözlemlemektir. Daha sonra hataya olan önyargı ve sapma katkıları hakkında biraz okuma yaptım ve doğrudan önyargı …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Diyelim ki -by- olan veri matrisine ve -by-one olan etiket vektörüne sahibiz . Burada, matrisin her satırı bir gözlemdir ve her sütun bir boyuta / değişkene karşılık gelir. ( olduğunu varsayın )XX\mathbf{X}nnnpppYYYnnnn &gt; pn&gt;pn>p Sonra ne mi data space, variable space, observation space, model spacedemek? Sütun vektörü tarafından yayılan boşluk, …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot