«regression» etiketlenmiş sorular

Aşağıdaki doğrusal ilişkiyi varsayalım: ; burada bağımlı değişken, tek bir bağımsız değişken ve hata terimi.Yi=β0+β1Xi+uiYben=β0+β1Xben+ubenY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYbenY_iXiXbenX_iuiubenu_i Stock &amp; Watson'a (Ekonometriye Giriş; Bölüm 4 ) göre, üçüncü en küçük kareler varsayımı , ve dördüncü momentlerinin sıfır olmayan ve sonlu .XiXbenX_iuiubenu_i(0&lt;E(X4i)&lt;∞ and 0&lt;E(u4i)&lt;∞)(0&lt;E(Xben4)&lt;∞ ve 0&lt;E(uben4)&lt;∞)(0<E(X_i^4)<\infty \text{ …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Doğrusal regresyonun varsayımlarından biri, hata terimlerinde sürekli bir varyans olması ve modelle ilişkili güven aralıkları ve hipotez testlerinin bu varsayımı temel almasıdır. Hata terimleri sabit bir varyansa sahip değilse tam olarak ne olur?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

Diyelim ki forma sahip doğrusal bir regresyon yürütüyorum y=β0+β1A +β2B +β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon. Eğer β3β3\beta_3 pozitif, bu arasında pozitif bir korelasyon var mı? birAA ve BBB? (Tersine, eğer negatif bir korelasyonβ3β3\beta_3 negatif mi?)

9 regression  interaction 

Bağımlı ve bağımsız değişkenli bir veri setim var. Her ikisi de bir zaman serisi değil. 120 gözlemim var. Korelasyon katsayısı 0.43 Bu hesaplamadan sonra, her iki değişken için her 12 gözlem için ortalama olan bir sütun ekledim ve 108 gözlem (çift) ile 2 yeni sütun ortaya çıktı. Bu sütunların korelasyon …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

Birim disk üzerinde karmaşık bir regresyon sorununu çözmem gerekiyor. Orijinal soru bazı ilginç yorumlar çekti, ancak ne yazık ki cevap yok. Bu arada, bu sorun hakkında daha fazla şey öğrendim, bu yüzden orijinal sorunu alt problemlere ayırmaya çalışacağım ve bu sefer daha iyi şansım olup olmadığını göreceğim. Birim disk içindeki …

9 regression  spatial  circular-statistics 

XGBoost'ta doğrusal objektif fonksiyonun ve doğrusal takviyelerin nasıl uygulanacağını biliyorum. Benim somut sorum şudur: algoritma artık (veya negatif eğime) uyduğunda, her adımda bir özellik (yani tek değişkenli model) veya tüm özellikler (çok değişkenli model) kullanıyor mu? XGBoost'taki doğrusal artışlarla ilgili belgelere yapılan herhangi bir referans takdir edilecektir. DÜZENLEME: XGBoost'ta 'güçlendirici' …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

Çeşitli sonuçları tahmin etmek için çoklu regresyon uyguladıkları bir makalenin sonuçlarını yorumlamaya çalışıyorum. Ancak 's ( olarak tanımlanan standartlaştırılmış katsayılar , burada bağımlı değişken ve bir öngörücüdür) bildirilen rapor edilen eşleşmiyor gibi görünüyor :ββ\betaβx1=Bx1⋅S Dx1S Dyβx1=Bx1⋅SDx1SDy\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y}yyyx1x1x_1R,2R2R^2 Rağmen 've s -0,83, -0.29, -0.16, -0.43, 0.25, ve -0.29, …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

Yanıt değişkeni için genellikle doğrusal bir regresyonun standart hatası verildiğinden, diğer yönde güven aralıklarının nasıl elde edileceğini merak ediyorum - örneğin bir x kesişimi için. Ne olabileceğini görselleştirebiliyorum, ama eminim bunu yapmanın basit bir yolu olmalı. Aşağıda, R'nin bunun nasıl görselleştirileceğine ilişkin bir örneği bulunmaktadır: set.seed(1) x &lt;- 1:10 a …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Birisi bana neden matris işlemiyle Rağırlıklı en küçük kareler ve manuel çözümden farklı sonuçlar aldığımı söyleyebilir mi? Özellikle, manuel olarak çözmeye çalışıyorum , burada ağırlıklar üzerinde çapraz matris, veri matrisidir, yanıttır vektör. G A x = G bWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WbirA\mathbf Abb\mathbf b Ben argüman …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Bir arkadaşım yakın zamanda sıradan en küçük kareler hakkında neyin sıradan olduğunu sordu. Tartışmada hiçbir yere varamadık. İkimiz de OLS'un lineer modelin özel bir durumu, birçok kullanımı olduğu, iyi bildiği ve diğer birçok modelin özel bir durumu olduğu konusunda anlaştık. Ama hepsi bu kadar mı? Bu nedenle bilmek istiyorum: İsim …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

ARMA-GARCH gibi zaman serisi modellerinde, modelin uygun gecikmesini veya sırasını seçmek için AIC, BIC, SIC vb. Gibi farklı bilgi kriteri kullanılır. Sorum çok basit, neden kullanmıyoruz ayarlanmış R2R2R^2uygun modeli seçmek için? Ayarlanmış daha yüksek değere yol açan modeli seçebilirizR2R2R^2. Çünkü ikisi de ayarlandıR2R2R^2 ve modeldeki ek regresörler için bilgi kriteri …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

R'deki son gözlemlere nasıl daha fazla ağırlık verebilirim? Bunu sıkça sorulan bir soru veya istek olarak kabul ediyorum, ancak bunun nasıl uygulanacağını bulmakta zorlanıyorum. Bunun için çok fazla aramaya çalıştım ama iyi bir pratik örnek bulamıyorum. Örneğimde zaman içinde büyük bir veri setim olacaktı. Daha yeni olan veri satırlarının üstel …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Bazı verilerde R kullanarak ve verilerimin heterossedastik olup olmadığını görmeye çalışırken, Breusch-Pagan testi, bptest (paket lmtest) ve ncvTest (paket araba) olmak üzere iki uygulama buldum . Ancak, bunlar farklı sonuçlar doğurur. İkisi arasındaki fark nedir? Birini veya diğerini ne zaman kullanmayı seçmelisiniz? &gt; model &lt;- lm(y ~ x) &gt; bp …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Diyelim ki -by- olan veri matrisine ve -by-one olan etiket vektörüne sahibiz . Burada, matrisin her satırı bir gözlemdir ve her sütun bir boyuta / değişkene karşılık gelir. ( olduğunu varsayın )XX\mathbf{X}nnnpppYYYnnnn &gt; pn&gt;pn>p Sonra ne mi data space, variable space, observation space, model spacedemek? Sütun vektörü tarafından yayılan boşluk, …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot 

Lojistik modeller için gördüğüm tipik AIC değerleri binlerce, en az yüzlerce. örneğin http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ adresinde AIC 727,39'dur. Her zaman AIC'nin sadece modelleri karşılaştırmak için kullanılması gerektiği söylenirken, belirli bir AIC değerinin ne anlama geldiğini anlamak istedim. Formüle göre A IC= - 2 günlük( L ) + 2 KAIC=−2log⁡(L)+2KAIC= -2 \log(L)+ 2K …

9 regression  model-selection  aic  accuracy