«regression» etiketlenmiş sorular

Deneysel psikoloji doktora öğrencisiyim ve verilerimi nasıl analiz edeceğime ilişkin bilgi ve becerilerimi geliştirmek için çok uğraşıyorum. Psikoloji'deki 5. yılıma kadar, regresyon benzeri modellerin (örneğin, ANOVA) aşağıdakileri varsaydığını düşündüm: verilerin normalliği veriler için varyans homojenliği vb. Lisans derslerim, varsayımların verilerle ilgili olduğuna inanmamı sağlıyor. Ancak 5. sınıfımda bazı eğitmenlerim varsayımların …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

glmerBazı iş verilerine rastgele efektler modeli ekliyorum. Amaç, bölgesel varyasyonu dikkate alarak satış performansını distribütör tarafından analiz etmektir. Aşağıdaki değişkenler var: distcode: distribütör kimliği, yaklaşık 800 seviye region: üst düzey coğrafi kimlik (kuzey, güney, doğu, batı) zone: Orta seviye coğrafya region, içinde yaklaşık 30 seviye territory: iç içe geçmiş düşük …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

Zaman serileri ve regresyon arasındaki ilişki ve farklar nelerdir? İçin model ve varsayımlar , regresyon modelleri giriş değişkeninin farklı değerleri için çıkış değişkenleri arasındaki bağımsızlık varsayalım o zaman serisi modeli değil iken, düzeltmek mi? Başka farklar nelerdir? İçin yöntemlerle gelen Darlington yoluyla bir web sitesine Zaman serisi analizine yönelik bir …

12 regression  time-series  box-jenkins 

Bunu mathoverflow'a gönderdim ve kimse cevap vermiyor: Scheffé'nin istatistiksel olarak önemli kontrastları tanımlama yöntemi yaygın olarak bilinmektedir. Bir kontrast anlamına arasında , arasında popülasyonları doğrusal bir kombinasyonudur hangi , ve kontrastın skaler katı esasen aynı kontrasttır, bu yüzden kontrastlar seti projektif bir alan diyebilir. Scheffé'nin yöntemi, bu popülasyonları arasındaki tüm …

12 regression  hypothesis-testing  contrasts  np 

Aşağıdakiler aovve lmçağrılardaki p-değerleri arasındaki farkları ne açıklar ? Fark sadece farklı türde kareler toplamı hesaplamalarından mı kaynaklanıyor? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Rastgele Bir Orman, sayım verilerini uygun şekilde tahmin etmek üzere eğitilebilir mi? Bu nasıl olacaktı? Oldukça geniş bir değer yelpazem var, bu yüzden sınıflandırma gerçekten mantıklı değil. Eğer regresyon kullanırsam sonuçları kısaltır mıydım? Burada oldukça kayboldum. Herhangi bir fikir?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Korelasyon, , iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin bir ölçüsüdür. Belirleme, katsayısı r 2 , diğer varyasyon "ile açıklanabilir" ne değişkenlik kadar olabilir tek değişkenli bir ölçüsüdür.rrrr2r2r^2 Örneğin, iki değişken arasındaki korelasyon ise, r 2 = 0.64'tür . Dolayısıyla, birindeki değişkenliğin% 64'ü diğerindeki farklılıklar ile açıklanabilir. Sağ?r = 0.8r=0.8r = 0.8r2= …

12 regression  correlation  r-squared 

Tekrarlanan bir ölçüm tasarımı için R'de doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceğini anlayamadım. Bir de önceki soruya (hala cevaplanmamış) o kullanmamayı bana önerildi lmkarışık modeller kullanma yerine ancak. Ben lmşu şekilde kullandım: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (veri kümesiyle ilgili daha fazla ayrıntı yukarıdaki bağlantıda bulunabilir) Ancak internette R kodu ile doğrusal regresyon …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

Not: önceki sorumun yasal nedenlerle silinmesi gerektiğinden, bu soru bir gönderidir. Fonksiyonlu SAS PROC MIXED karşılaştırarak birlikte lmegelen nlmeR paketin, bazı çok kafa farklılıklar tökezledi. Daha spesifik olarak, farklı testlerdeki özgürlük dereceleri ve arasında farklılık gösterir PROC MIXEDve lmenedenini merak ettim. Aşağıdaki veri kümesinden başlayın (R kodu aşağıda verilmiştir): ind: …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Değişken seçimine geleneksel yaklaşım, yeni bir yanıtı öngörmeye en çok katkıda bulunan değişkenleri bulmaktır. Son zamanlarda buna bir alternatif öğrendim. Bir tedavinin etkisini belirleyen değişkenlerin modellenmesinde - örneğin bir farmasötik klinik testinde olduğu gibi - değişkenin niteliksel olarak etkileşime girdiği söylenirdiğer değişkenleri sabit bırakarak, bu değişkende bir değişiklik olması tedavinin …

12 regression  feature-selection 

Ordinal lojistik regresyon için çapraz doğrulamayı anlamaya çalışıyorum. Oyunun amacı bir analizde kullanılan modeli doğrulamaktır ... İlk önce bir oyuncak veri seti oluşturdum: set.seed(1) N <- 10000 # predictors x1 <- runif(N) x2 <- runif(N) x3 <- runif(N) # coeffs in the model a <- c(-2,-1) x <- -x1+2*x2+x3 # …

12 regression  cross-validation  ordered-logit  rms 

İşte lojistik regresyon katsayılarının bir listesi (birincisi bir engeldir) -1059.61966694592 -1.23890500515482 -8.57185269220438 -7.50413155570413 0 1.03152408392552 1.19874787949191 -4.88083274930613 -5.77172565873336 -1.00610998453393 Kesişimin bu kadar düşük olduğunu garip buluyorum ve aslında 0'a eşit bir katsayım var. Bunu nasıl yorumlayacağımdan tam olarak emin değilim. 0, belirli değişkenin model üzerinde hiçbir etkisi olmadığını gösteriyor mu? …

12 regression  logistic 

Ben kısmi en küçük kareler (PLS) çok yeni ve R işlevin çıktısını anlamaya çalışma plsr()içinde plspaketin. Verileri simüle edip PLS'yi çalıştıralım: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy <- scale(y) p <- plsr(yy …

12 r  regression  partial-least-squares 

Hosmer-Lemeshow uyum eksikliğini gösteriyor ancak AIC tüm modeller arasında en düşükse .... yine de modeli kullanmalı mısınız? Bir değişkeni silersem, Hosmer-Lemeshow istatistiği önemli değildir (yani, tam uyum eksikliği yoktur). Ancak AIC artar. Düzenleme : Genel olarak, farklı modellerin AIC's birbirine yakın (yani ) varsa o zaman temelde aynı olduğunu düşünüyorum. …

12 regression  logistic  hosmer-lemeshow-test