«regression-coefficients» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki normalize edilmiş bir karşı gerilemek istiyorum , ancak seyrek bir çözüm istiyorum. Regresyondan sonra, neden en küçük büyüklükteki katsayıların atılmasına izin verilmiyor?XYYYXXX Kayıt için, LARS ve LASSO yöntemlerini duydum ve sıklıkla kullanıyorum. Yukarıdaki yaklaşımın neden geçerli olmadığını merak ediyorum.

14 regression  regression-coefficients 

Görünüşe göre y i ∼ β 0 + β 1 x i + β 2 x 2 i + β 3 x 3 i gibi bir regresyon modelim varsayben∼ β0+ β1xben+ β2x2ben+ β3x3benyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Ham bir polinomu sığdırabilirim ve güvenilir olmayan sonuçlar elde edebilirim …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Birçok bağlamda birbirinin yerine kullanılan bu iki terimle karşılaştım. Temel olarak, bir moderatör (M) X ve Y arasındaki ilişkiyi etkileyen bir faktördür. Moderasyon analizi genellikle bir regresyon modeli kullanılarak yapılır. Örneğin, cinsiyet (M) "ürün araştırması" (X) ve "ürün satın alımı" (Y) arasındaki ilişkiyi etkileyebilir. Etkileşimde, X1 ve X2 Y'yi etkilemek …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Bu nedenle, negatif binomial bir model rastgele etkiler koymak istiyorum. Böyle bir model için STATA üssel katsayılar üretebilir. Yardım dosyasına göre, bu katsayılar insidans oranı oranları olarak yorumlanabilir. Maalesef anadili İngilizce değilim ve insidans oranı oranlarının ne olduğunu veya bunları nasıl çevirebileceğimi gerçekten anlamıyorum. Benim sorum şu, insidans oranı oranlarını …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

Regresyon analizinin yorumlanması üzerinde çok az arka plana sahibim ama r, r kare ve artık standart sapmanın anlamı hakkında gerçekten kafam karıştı. Tanımları biliyorum: Karakterizasyonları r dağılım grafiğindeki iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer R-kare, verilerin yerleştirilmiş regresyon hattına ne kadar yakın olduğunun istatistiksel bir ölçüsüdür. Kalıntı …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

Önceki sorulardan ve tartışmalardan değerli geri bildirimler topladıktan sonra şu soruyu buldum: Hedefin, örneğin erkek ve kadın olmak üzere iki grup arasındaki etki farklılıklarını tespit etmek olduğunu varsayalım. Bunu yapmanın iki yolu vardır: iki grup için iki ayrı regresyon çalışan ve istihdam Wald testi Boş hipotez reddetme (ya da değil) …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

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 

Bir regresör ile bir yanıt ( +0,43) arasında pozitif bir korelasyon elde etmek ve bundan sonra bu regresör için uygun regresyon modelinde negatif bir katsayı elde etmek mümkün müdür ? Bazı modeller arasında regresörün işaretindeki değişikliklerden bahsetmiyorum. Katsayı işareti daima kalır. Takılan modelin kalan değişkenleri işaretin değişmesini etkileyebilir mi?

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Şu anda ~ 300 değişkenli ve 800 gözlemli bir veri kümesinde ikili sonuç için öngörücü bir model oluşturmaya çalışıyorum. Bu sitede adım adım gerileme ile ilgili sorunlar ve neden kullanmama hakkında çok şey okudum. LASSO regresyonunu ve özellik seçimi yeteneğini okudum ve "düzeltme" paketi ve "glmnet" kullanarak bunu uygulayabildim. Model …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

Aynı soğutma sisteminde kullanılan iki (2) soğutucu akışkanı (gaz) değerlendiriyorum. Değerlendirme için doymuş emme sıcaklığı ( ), yoğuşma sıcaklığı ( ) ve amper ( ) verilerim var. İki (2) veri kümesi vardır; 1. soğutucu akışkan ( ) ve 2. soğutucu akışkan ( ). Regresyon analizleri için doğrusal, çok değişkenli ( …

12 regression  regression-coefficients 

Bağımlı değişkenin günlüğe kaydedildiği ve bağımsız bir değişkenin doğrusal olduğu doğrusal bir regresyon modelim var. Önemli bir bağımsız değişken için eğim katsayısı negatif: . Nasıl yorumlanacağından emin değilim.- .0564−.0564-.0564 Mutlak değeri kullanıyor muyum ve bunu böyle bir negatif haline mi çeviriyorum: ( exp( 0.0564 ) - 1 ) ⋅ 100 …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Amacım, bir dizi bağımsız değişken verilen gerçek sonuçları tahmin etmek için konuyla ilgili önceki araştırmalardan elde edilen katsayıları kullanmaktır. Bununla birlikte, araştırma makalesinde sadece Beta katsayıları ve t-değeri listelenmektedir. Standartlaştırılmış katsayıları standartlaştırılmamış katsayılara dönüştürmenin mümkün olup olmadığını bilmek istiyorum. Öngörülen değeri hesaplamak için standartlaştırılmamış bağımsız değişkenlerimi standartlaştırılmış değişkenlere dönüştürmek yararlı …

11 regression-coefficients 

Çok seviyeli bir regresyondan nasıl standart (sabit etkili) regresyon ağırlıkları elde edilebilir? Ve "eklenti" olarak: Bu standart ağırlıkları bir mer-object'ten ( paketin lmerişlevinden) almanın en kolay yolu nedir ?lme4R

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Regresyon modeli var burada ile ve bir korelasyon katsayısına sahiptir, .Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 Daha sonra XXX ve YYY değiştirilir ve denklem X = c + dY olur , X=c+dYX=c+dYX = c + dYburada c=0.4545c=0.4545c=0.4545 ve d=0.9091d=0.9091d=0.9091 , rrr değeri 0.603020.603020.60302 . Birisi neden (d×b)0.5(d×b)0.5(d\times …

11 correlation  regression-coefficients 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa