«r-squared» etiketlenmiş sorular

Yanıtı iki kez dönüştürdükten sonra XXX ve YYY değişkenim arasında güçlü bir doğrusal ilişki elde ettim . Model Y∼XY∼XY\sim X ama bunu dönüştürülmüş iyileştirilmesi .19 den .76 için. R2YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Açıkçası bu ilişki üzerinde iyi bir ameliyat yaptım. Aşırı dönüşüm tehlikeleri veya istatistiksel ilkelerin olası ihlalleri gibi bunu yapmanın tuzaklarını …

15 regression  data-transformation  r-squared 

Anladığım kadarıyla, modelin gözlemi ne kadar iyi öngördüğünü açıklıyor. Düzeltilmiş , daha fazla gözlemi (veya serbestlik derecesini) dikkate alır. Peki, Düzeltilmiş modeli daha iyi öngörüyor mu? O zaman bu neden daha az ? Genellikle daha fazla olması gerektiği anlaşılıyor.R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2

15 regression  r-squared 

Aklımda tarafından ayarlanmış R kare formülleri var: Hâlâ SPSS'de kullanılan olduğuna inanıyorum Ezekiel (1930). R2adjusted=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)Radjusted2=1−(N−1)(N−p−1)(1−R2)R^2_{\rm adjusted} = 1 - \frac{(N-1)}{(N-p-1)} (1-R^2) Olkin ve Pratt (1958) R2unbiased=1−(N−3)(1−R2)(N−p−1)−2(N−3)(1−R2)2(N−p−1)(N−p+1)Runbiased2=1−(N−3)(1−R2)(N−p−1)−2(N−3)(1−R2)2(N−p−1)(N−p+1)R^2_{\rm unbiased} = 1 - \frac{(N-3)(1-R^2)}{(N-p-1)} - \frac{2(N-3)(1-R^2)^2}{(N-p-1)(N-p+1)} Hangi koşullarda (eğer varsa) 'tarafsız' R ^ 2'ye 'ayarlanmış'ı tercih etmeliyim R2R2R^2? Referanslar Hezekiel, M. (1930). Korelasyon …

15 regression  r-squared 

R ve / veya fonksiyon çıkışı için R kare ( ) istatistiği nasıl hesaplanır ? Örneğin bu veriler için:r2r2r^2loesspredict cars.lo <- loess(dist ~ speed, cars) cars.lp <- predict(cars.lo, data.frame(speed = seq(5, 30, 1)), se = TRUE) cars.lpfitmodel ve se.fitstandart hata için iki diziye sahiptir .

15 r  r-squared  loess 

Modelin tek tek veri noktalarını tahmin etmede kötü olduğu, ancak kesin bir eğilim oluşturduğu anlamına geldiğini anlıyorum (örn. X yükseldiğinde y yükselir).

14 regression  inference  r-squared  linear 

Not: SSTSSTSST = Toplam Kareler Toplamı, SSESSESSE = Kareli Hataların Toplamı ve SSRSSRSSR = Kareler Regresyon Toplamı. Başlıktaki denklem genellikle şu şekilde yazılır: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 Oldukça basit bir soru, ama sezgisel bir açıklama arıyorum. Sezgisel olarak, bana öyle geliyor ki daha anlamlı olurdu. Örnek …

14 regression  least-squares  r-squared 

Psikoloji ve diğer alanlarda genellikle aşağıdakileri içeren bir tür kademeli regresyon kullanılır: Kalan yordayıcılara bakın (ilk başta modelde hiçbiri yoktur) ve en büyük r-kare değişikliğine neden olan yordayıcıyı tanımlayın; R-kare değişikliğinin p-değeri alfadan (tipik olarak .05) düşükse, o zaman kestiriciyi ekleyin ve 1. adıma geri dönün, aksi takdirde durun. Örneğin, …

14 regression  model-selection  bias  r-squared  stepwise-regression 

Ben çoklu doğrusal regresyon tarafsız bir tahmin elde ilgileniyorum .R,2R2R^2 Yansıtma üzerine, tarafsız bir tahminin eşleşmeye çalıştığı iki farklı değer düşünebilirim .R,2R2R^2 Örnek : örnektenR,2R2R^2β elde edilen regresyon denkleminin (yani ) numunenin dışında sonsuz miktarda veriye, ancak aynı verilerden uygulanması durumunda elde edilecek r-karesi üretim süreci.β^β^\hat{\beta} Nüfus :R,2R2R^2 β Sonsuz …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

Doğrusal regresyonda, genellikle birden fazla R ve R karesi alırız. Aralarındaki farklar nelerdir?

14 regression  r-squared 

İşte bu soruya ilişkin bağlamım: Anlayabildiğim kadarıyla, ağırlıklı veri ve surveypaketi kullanırken R'de sıradan bir en küçük kareler regresyonunu çalıştıramayız . Burada kullanmak zorundayız svyglm(), bunun yerine genelleştirilmiş doğrusal bir model çalıştırıyor olmalıyız (aynı şey olabilir mi? Burada neyin farklı olduğu konusunda bulanıkım). OLS ve lm()fonksiyon aracılığıyla, yorumunu anladığım bir …

14 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Sıklıkla PCA (yüzbinlerce değişken ve düzinelerce veya yüzlerce örnek içeren omics verileri) kullanarak çok değişkenli verilerimi teşhis etmek için kullanılırdım. Veriler genellikle bazı grupları tanımlayan birkaç kategorik bağımsız değişkenle yapılan deneylerden gelir ve ilgilenen gruplar arasında bir ayrım gösterenleri bulabilmek için genellikle birkaç bileşenden geçmem gerekir. Bu tür ayrımcı bileşenleri …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Aşağıdaki grafikler, "normallik", "homossedastisite" ve "bağımsızlık" varsayımlarının kesin olarak karşılandığı regresyon testinin artık saçılma grafiğidir! "Doğrusallık" varsayımını test etmek için , grafiklere bakarak, ilişkinin eğrisel olduğu tahmin edilebilir, ancak soru şudur: "R2 Doğrusal" değeri doğrusallık varsayımını test etmek için nasıl kullanılabilir? İlişkinin doğrusal olup olmadığına karar vermek için "R2 Linear" …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

Googled ve stats.stackexchange üzerinde arama yaptım, ancak doğrusal bir regresyon için bir değeri için % 95 güven aralığı hesaplamak için formül bulamıyorum . Herkes sağlayabilir mi?R,2R2R^2 Daha da iyisi, R'de aşağıdaki doğrusal regresyonu çalıştırdığımı varsayalım . R kodunu kullanarak R R,2R2R^2 değeri için% 95 güven aralığını nasıl hesaplayabilirim . lm_mtcars …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Karışık modellerde değerlerini hesaplama hakkında okuyordum ve R-sig SSS'sini okuduktan sonra, bu forumdaki diğer yayınlar (birkaçını bağlayacağım, ancak yeterli itibarım yok) ve kullandığım diğer referansları anladım Karışık modeller bağlamında değerleri karmaşıktır.R 2R2R2R^2R2R2R^2 Ancak, yakın zamanda bu iki makaleye rastladım. Bu yöntemler umut verici görünse de (bana göre) bir istatistikçi değilim …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme 

Bu temel bir soru olabilir, ancak bir regresyon modelindeki bir değerinin neden açıklanmış bir varyans figürü vermek için karesi alınabileceğini merak ediyordum ?RRR katsayısının bir ilişkinin gücünü verebileceğini anlıyorum , ancak bu değerin karesinin ne kadar basit bir şekilde açıklanmış bir varyans ölçüsü verdiğini anlamıyorum.RRR Bunun kolay bir açıklaması var …

13 regression  correlation  r-squared