«regression» etiketlenmiş sorular

Doğrusal regresyon modeli veya doğrusal olmayan regresyon modeli kullanma arasında nasıl karar verilmelidir? Amacım Y'yi tahmin etmektir. Basit ve veri kümesi durumunda, bir dağılım grafiği çizerek hangi regresyon modelinin kullanılması gerektiğine kolayca karar verebilirim.xxxyyy ve gibi çoklu değişkenlerde . Hangi regresyon modelinin kullanılacağına nasıl karar verebilirim? Yani, basit doğrusal model …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

Bazı değişkenlerim var ve aralarında doğrusal olmayan ilişkiler bulmak istiyorum. Bu yüzden bazı spline veya loess uymaya ve güzel araziler yazdırmaya karar verdim (aşağıdaki koda bakın). Ama aynı zamanda ilişkinin bir rastlantısallık meselesi olduğuna dair bir fikir veren bazı istatistiklere sahip olmak istiyorum ... örneğin, örneğin doğrusal regresyon için olduğu …

10 r  regression  splines  loess 

Bağımsız değişkente ölçüm hatası olduğunda, sonuçların 0'a karşı önyargılı olacağını anladım. Bağımlı değişken hata ile ölçüldüğünde, bunun sadece standart hataları etkilediğini söylüyor, ancak bu benim için çok anlamlı değil çünkü XXX orijinal değişkeni YYYüzerinde değil, başka bir YYY artı bir hata üzerindeki etkisini tahmin etmek . Peki bu tahminleri nasıl …

10 regression  econometrics  instrumental-variables 

Kitaplar ve tartışmalar sık ​​sık bir yordayıcıyla (birkaçının olduğu) sorunlarla karşılaştığında, log-dönüşümünün bir olasılık olduğunu belirtir. Şimdi, bunun öngörücülerdeki dağılımlara ve normalliğe bağlı olduğunu anlıyorum, bir gerileme varsayımı değildir; ancak günlük dönüştürme, verileri daha düzenli hale getirir, aykırı değerlerden daha az etkilenir vb. Ana interesr olmayan tüm sürekli değişkenlerimi, yani …

10 regression  data-transformation 

Diyelim ki bağımlı değişkenlerin vektörü ve bağımsız değişkenin vektör . Zaman karşı çizilir , ikisi arasında doğrusal bir ilişki (yukarı doğru bir eğilim) olduğunu görüyoruz. Şimdi, bu aynı zamanda ve arasında doğrusal bir düşüş eğilimi olduğu anlamına gelir .X Y 1NN-NHYYYNN-NXXXYYY YX1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Şimdi, regresyonu çalıştırırsam: ve uygun değeriY = β …

10 regression  data-transformation  linear-model 

Burada tartışıldığı gibi zaman serisi verileri (diğer bir deyişle Kesintili Zaman serileri) ile bir müdahale analizi yaparken, bir gereklilikim, müdahale nedeniyle toplam kazancı (veya kaybı) tahmin etmektir - yani kazanılan veya kaybedilen birimlerin sayısı (Y değişkeni) ). R içinde bir filtre fonksiyonu kullanarak müdahale fonksiyonunu nasıl tahmin edeceğimi tam olarak …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

Bazı gerçek dünya verileri ile çalışıyorum ve regresyon modelleri bazı mantıksız sonuçlar veriyor. Normalde istatistiklere güvenirim ama gerçekte bunlardan bazıları doğru olamaz. Gördüğüm temel sorun, bir değişkendeki artışın, gerçekte, negatif olarak ilişkilendirilmeleri gerektiğinde, yanıtta bir artışa neden olmasıdır. Regresyon katsayılarının her biri için belirli bir işareti zorlamanın bir yolu var …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Genellikle örnek korelasyonunun karesinin basit doğrusal regresyon için belirleme katsayısına eşdeğer olduğu belirtilir . Bunu kendim gösteremedim ve bu gerçeğin tam bir kanıtını takdir ediyorum.r2r2r^2R2R2R^2

10 regression  correlation 

OLS modellerini dikkate alma konusunda bir normallik varsayımı vardır ve bu da hataların normal olarak dağıtılmasıdır. Çapraz Doğrulanmış'a göz atıyorum ve Y ve X gibi hataların normal olması için normal olması gerekmez. Benim sorum, normalde dağıtılmayan hatalarımız olduğunda neden önem beyanlarımızın geçerliliği tehlikeye atılıyor? Güven aralıkları neden çok geniş veya …

10 regression  statistical-significance  assumptions  normality-assumption 

Doğrusal bir regresyon için olağan VIF hesaplamasında, her bağımsız / açıklayıcı değişken , sıradan bir en küçük kareler regresyonunda bağımlı değişken olarak kabul edilir. yaniXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i değerlerinin her biri için depolanır gerileme de görülmemiştir ve VIF'ye belirlenirR2R2R^2nnn VIFj=11−R2jVIFj=11−Rj2 VIF_j = …

10 regression  variance  multicollinearity  gam  vif 

Zaman serisi modelleme ile ilgili basit ARIMA modelleri ve benzeri deneyimlerim var. Şimdi volatilite kümelenmesi sergileyen bazı verilerim var ve verilere bir GARCH (1,1) modeli yerleştirmeye başlamak istiyorum. Bir veri serim var ve onu etkilediğini düşündüğüm birkaç değişken var. Yani temel regresyon terimleriyle, şuna benzer: yt= α + β1xt 1+ …

10 r  regression  garch 

Sıklıkla bir test modelini uzatarak ve eğitim setinde bir model eğiterek bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmeyi duyarım. Daha sonra biri tahmin edilen değerler ve diğeri gerçek değerler için olmak üzere 2 vektör oluşturuldu. Açıkçası bir karşılaştırma yapmak, kişinin F-Skoru, Kappa İstatistiği, Hassasiyet ve Geri Çağırma, ROC eğrileri vb. Bu, regresyon …

10 regression  machine-learning  model-evaluation 

Diyelim ki anlamlı korelasyona sahip iki değişkenli bir yanıtım var. Bu sonuçları modellemenin iki yolunu karşılaştırmaya çalışıyorum. Tek yönlü iki sonuç arasındaki fark modellemek için: bir başka yolu ise ya da bunları model: ( y i j = β 0 + zaman + X ' β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) İşte bir foo …

10 r  regression  model-selection 

Sağlam regresyon çıkarımını gerçekleştirmek için bana sandviç tahmin edicilerinin kullanımına bir örnek verebilir misiniz? Örneği görebiliyorum ?sandwich, ancak fonksiyon tarafından döndürülen varyans-kovaryans matrisini kullanarak bir regresyon modelinden kaynaklanan bir tahmin ve p değerine nasıl lm(a ~ b, data)( r- kodlu) gidebileceğimizi tam olarak anlamıyorum . sandwich

10 r  regression  lm  sandwich 

Daha iyi sorumu sormak için, bir 16 değişken modeli (hem çıktıların bazı sağladı fit) ve 17 değişken modeli ( fit2aşağıda) (bu modellerde tüm belirleyici değişkenler bu modeller arasındaki tek fark nerede olduğunu, sürekli olan fityapmaz değişken 17 (var17)) içerir: fit Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data