«regression» etiketlenmiş sorular

Bir (veya daha fazla) "bağımlı" değişken ile "bağımsız" değişken arasındaki ilişkiyi analiz etme teknikleri.

3
IV kantil regresyon üzerine literatür
Son aylarda bu yaz yüksek lisans tezime hazırlıkta kantil regresyon hakkında yoğun bir şekilde okudum. Özellikle Roger Koenker'in konuyla ilgili 2005 kitabının çoğunu okudum. Şimdi bu mevcut bilgiyi enstrümantal değişkenlere izin veren kantil regresyon tekniklerine genişletmek istiyorum (IV). Bu, hızla büyüyen aktif bir araştırma alanı gibi görünüyor. Belki biri bana …

2
Haritalarda mekansal ve zamansal korelasyon gösterilmesi
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir hava durumu istasyonları ağı için verilerim var. Bu bana tarih, enlem, boylam ve bazı ölçülen değerleri içeren bir veri çerçevesi verir. Verilerin günde bir kez toplandığını ve bölgesel ölçekli hava koşullarından kaynaklandığını varsayın (hayır, bu tartışmaya girmeyeceğiz). Eşzamanlı olarak ölçülen değerlerin zaman ve mekan arasında nasıl …

1
Regresyon katsayısının nasıl normalleştirileceği sorusu
Normalleştirmenin burada kullanılacak doğru kelime olup olmadığından emin değilim, ancak sormaya çalıştığım şeyi göstermek için elimden geleni yapacağım. Burada kullanılan tahminci en küçük karelerdir. Diyelim ki y=β0+β1x1y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1 , ortalamanın etrafında y=β′0+β1x′1y=β0′+β1x1′y=\beta_0'+\beta_1x_1' ; burada β′0=β0+β1x¯1β0′=β0+β1x¯1\beta_0'=\beta_0+\beta_1\bar x_1 ve x′1=x−x¯x1′=x−x¯x_1'=x-\bar x , böylece β′0β0′\beta_0' artık tahmini üzerinde herhangi bir etkiye sahip değildir β1β1\beta_1. …

2
Kalıntıların hetero-esneklik ölçüleri
Bu wikipedia bağlantısı OLS kalıntılarının hetero-esnekliğini tespit etmek için bir takım teknikleri listeler. Hetero-esneklikten etkilenen bölgelerin tespitinde hangi uygulamalı tekniğin daha verimli olduğunu öğrenmek istiyorum. Örneğin, burada OLS 'Residuals vs Fitted' planındaki orta bölgenin, arsanın yanlarından daha yüksek varyansa sahip olduğu görülmüştür (gerçeklerden tam olarak emin değilim, ancak sorunun uğruna …

3
Kalan boyutun büyüklüğüne göre bir veri kümesini katmanlaştırmak ve iki örnekli bir karşılaştırma yapmak hiç savunulabilir mi?
Bu bir tür geçici yöntem olarak yapıldığını gördüğüm bir şey ve benim için çok balık gibi görünüyor ama belki bir şey eksik. Bunu çoklu regresyonda gördüm, ancak basit tutalım: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Şimdi kalanları monte edilen modelden alın ei=yi−(β^0+β^1xi)ei=yi−(β^0+β^1xi) e_{i} = y_{i} - \left( …


2
Panel / boyuna verilerle verilerinizi bir gerilemede standartlaştırmak iyi bir uygulama mı?
Genel olarak, katsayıları düzgün bir şekilde karşılaştırmak için bağımsız değişkenlerimi regresyonlarda standardize ederim (bu şekilde aynı birimlere sahip olurlar: standart sapmalar). Ancak, panel / boyuna verilerle, özellikle hiyerarşik bir model tahmin edersem verilerimi nasıl standartlaştırmam gerektiğinden emin değilim. Neden potansiyel bir sorun olabileceğini görmek için, dönemleri boyunca ölçülen bireye sahip …

2
Doğrusal model çalışmalarından elde edilen sonuçları toplama R
Regresyon modellemesi genellikle bilimden daha "sanat" olduğundan, kendimi çoğu zaman bir regresyon yapısının birçok yinelemesini test ederken bulurum. "En iyi" modeli bulmak için bu çoklu model çalışmalarından elde edilen bilgileri özetlemenin bazı etkili yolları nelerdir? Kullandığım bir yaklaşım, tüm modelleri bir listeye koymak ve summary()bu listeyi çalıştırmaktır , ancak karşılaştırmak …
16 r  regression 


1
Lojistik Regresyon - Çoklu Doğrusal Sorunlar / Tuzaklar
Lojistik Regresyonda, doğrudan OLS regresyonunda olduğu gibi çoklu doğrusallık konusunda endişelenmeye ihtiyaç var mı? Örneğin, çoklu doğrusallığın bulunduğu lojistik regresyon ile, Beta katsayılarından çıkarım konusunda dikkatli olmanız gerekir (OLS regresyonunda olduğu gibi)? OLS regresyonu için yüksek çoklu bağlantıya yönelik bir "düzeltme" sırt regresyonudur, lojistik regresyon için böyle bir şey var …

1
Yüksek boyutlu regresyon:
Yüksek boyutlu regresyon alanındaki araştırmaları okumaya çalışıyorum; zaman ppp daha büyüktür nnn , o, bir p>>np>>np >> n . Görünüşe göre logp/nlog⁡p/n\log p/n terimi, regresyon tahmin edicileri için yakınsama oranı açısından sıkça görülmektedir. Örneğin, burada , denklem (17) der kement uyum β^β^\hat{\beta} tatmin 1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^−Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). \dfrac{1}{n}\|X\hat{\beta} - X \beta\|_2^2 = O_P …

3
Beta dağılımı ile lojistik regresyon modeli arasındaki ilişki nedir?
Sorum şu: Beta dağılımı ile lojistik regresyon modelinin katsayıları arasındaki matematiksel ilişki nedir ? Örneklemek gerekirse: lojistik (sigmoid) fonksiyonu f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} lojistik regresyon modelindeki olasılıkları modellemek için kullanılır. Let AAA iki seçenekli bir olması (0,1)(0,1)(0,1) attı sonuç ve XXX bir tasarım matrisi. Lojistik regresyon modeli, P(A=1|X)=f(Xβ).P(A=1|X)=f(Xβ).P(A=1|X) = f(X \beta). …

1
Kısmi en küçük kareler, azalan sıralama regresyonu ve temel bileşen regresyonu arasındaki bağlantı nedir?
Düşük kademeli regresyon ve temel bileşen regresyonu sadece kısmi en küçük karelerin özel durumları mıdır? Bu öğretici (Sayfa 6, "Hedeflerin Karşılaştırılması"), X veya Y yansıtmadan kısmi en küçük kareler yaptığımızda (yani, "kısmi değil"), buna karşılık olarak azalan sıralama regresyonu veya temel bileşen regresyonu haline geldiğini belirtir. Bu SAS dokümantasyon bölümünde …


1
Negatif olmayan sıfır şişirilmiş sürekli veriler nasıl modellenir?
Şu anda family = gaussiansıfırdan daha düşük değerler alamaz, sıfır şişirilmiş ve sürekli bir biyolojik çeşitlilik göstergesine doğrusal bir model ( ) uygulamak çalışıyorum . Değerler 0 ile 0,25 arasında değişir. Sonuç olarak, modelin kalıntılarında kurtulmayı başaramadığım oldukça açık bir desen var: Bunu çözmek için herhangi bir fikri olan var …

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.