«regression» etiketlenmiş sorular

Aşağıdaki deney düzeneği göz önüne alındığında: Bir denekten birden fazla numune alınır ve her numune birden fazla yolla tedavi edilir (bir kontrol tedavisi dahil). Esas olarak ilginç olan, kontrol ve her tedavi arasındaki farktır. Bu veriler için iki basit model düşünebilirim. Örnek , tedavi , tedavi 0 kontrol olduğunda, veri …

9 regression  anova  linear-model  ancova 

Ben, bağımsız değişken vektörleri gözlemlemek varsayalım ve ve bağımlı değişken . Formun bir modelini sığdırmak istiyorum: burada pozitif değerli iki farklılaştırılabilir bir işlevdir, bilinmeyen bir ölçeklendirme parametresidir ve sıfır ortalama, birim varyanslı Gauss rastgele değişkenidir ( ve ). Bu aslında Koenker'in heteroskedastisite testinin kurulumudur (en azından anladığım kadarıyla).x⃗ x→\vec{x}z⃗ z→\vec{z}yyyy=x⃗ …

9 regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares 

Biraz daha fazla bilgi; farz et ki önceden kaç değişken seçeceğinizi ve LARS prosedüründe karmaşıklık cezasını tam olarak 0 katsayısı olmayan birçok değişkene sahip olacak şekilde ayarladığınızı biliyorsunuz, hesaplama maliyetleri bir mesele değildir (toplam değişken sayısı, örneğin 50'dir), tüm değişkenlerin (y, x) süreklidir. Hangi ortamda LARS modeli (yani, LARS uyumunda …

9 regression  model-selection 

Ilımlı bir değişkene (örneğin cinsiyet) dayalı iki grup örnek üzerinde bir regresyon var. Bir sette regresyonun öneminin kaybolup kaybolmadığını kontrol ederek diğerinde kalırsa ılımlı etki için basit bir test yapıyorum. S1: Yukarıdaki yöntem geçerli, değil mi? S2: Araştırmamın güven düzeyi% 95 olarak belirlendi. Bir grup için, regresyon .000'de anlamlıdır. Diğeri …

9 regression  type-i-and-ii-errors  interaction 

R'de, varsayılan ayarlar neden qqplot(linear model)y eksenindeki standart kalıntıları kullanıyor? R neden "normal" kalıntıları kullanmıyor?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot 

Acil durum tablosunda 0'lar varsa glmve bir olasılık oranı testi için iç içe geçmiş poisson / loglinear modelleri (R işlevini kullanarak ) yerleştiriyorsak, glm modellerini takmadan önce verileri ayarlamamız gerekir mi (örn. sayımlar)? Açıkçası bazı parametreler bazı ayarlamalar yapılmadan tahmin edilemez, ancak ayar / ayarlama eksikliği LR testini nasıl etkiler?

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

Soruyu motive etmenin bir yolu olarak, gözlemlenen değişkenleri kullanarak tahmin etmeye çalıştığımız bir regresyon problemini düşününYYY{ a , b }{bir,b}\{ a, b \} Çok değişkenli polinom regresyonu yaparken, işlevin en uygun paramitizasyonunu bulmaya çalışıyorum f( y) =c1a +c2b +c3bir2+c4a b +c5b2+ ⋯f(y)=c1bir+c2b+c3bir2+c4birb+c5b2+⋯f(y)=c_{1}a+c_{2}b+c_{3}a^{2}+c_{4}ab+c_{5}b^{2}+\cdots bu da en az kare anlamında verilere en …

9 regression 

İki değişken ( ve ) arasındaki etkileşimi araştırıyorum . Bu değişkenler arasında ile büyük oranda doğrusal korelasyon vardır . Sorunun doğasından nedensellik hakkında hiçbir şey söyleyemem ( veya başka bir yöne neden olup olmadığı ). Aykırı değerleri tespit etmek için regresyon çizgisinden sapmaları incelemek istiyorum. Bunu yapmak için ben de …

9 regression  outliers  linear-model 

Lojistik regresyon bağlamında özellik seçimi için permütasyon analizi konusunda kafam karıştı. Rastgele permütasyon testinin net bir açıklamasını verebilir misiniz ve özellik seçimi için nasıl uygulanır? Muhtemelen tam algoritma ve örneklerle. Son olarak, Kement veya LAR gibi diğer büzülme yöntemleriyle nasıl karşılaştırılır?

9 regression  logistic  feature-selection  permutation-test  shrinkage 

Matris notasyonunu anlamaya çalışıyorum ve vektörler ve matrislerle çalışıyorum. Şu anda çoklu regresyonda katsayı tahmin vektörünün nasıl hesaplandığını anlamak istiyorum .β^β^\hat{\beta} Temel denklem ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0.ddβ(y−Xβ)′(y−Xβ)=0. \frac{d}{d\boldsymbol{\beta}} (\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta})'(\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}) = 0 \>. Şimdi burada bir vektör \ beta için nasıl çözerimββ\beta ? Düzenleme : Bekleyin, sıkıştım. Şimdi buradayım ve nasıl devam edeceğimi bilmiyorum: …

9 regression 

Kısmi belirleme katsayısını hesaplayacak herhangi bir öneri veya paket var mı? Kısmi belirleme katsayısı, azaltılmış bir modelde açıklanamayan varyasyon yüzdesi olarak tanımlanabilir, ancak tam (er) bir modelde belirtilen öngörücüler tarafından açıklanabilir. Bu katsayı, bir veya daha fazla ek öngörücünün daha tam olarak belirlenmiş bir regresyon modelinde yararlı olup olmayacağı konusunda …

9 r  regression  anova 

P regresörleri, n gözlemleri için bir tasarım matrisim var ve parametrelerin örnek varyans-kovaryans matrisini hesaplamaya çalışıyorum. Doğrudan svd kullanarak hesaplamaya çalışıyorum. R kullanıyorum, tasarım matrisinin DVD'sini aldığımda üç bileşen alıyorum: bir matris UUU hangisi n×pn×pn \times p, bir matris DDD hangisi 1×31×31\times 3 (muhtemelen özdeğerler) ve bir matris VVV hangisi …

9 r  regression 

En az açı regresyonu (LAR) için bir problem çözmeye çalışıyorum. Bu sorunun 3,23 sayfada 97 arasında Hastie vd., İstatistiksel Öğrenme Unsurları, 2. ed. (5. baskı) . Tüm değişkenler ve cevap ortalama sıfır ve standart sapma bir olan bir regresyon problemi düşünün. Ayrıca her değişkenin yanıtla aynı mutlak korelasyona sahip olduğunu …

9 regression  machine-learning  correlation  self-study 

Tobit regresyon modeli hakkındaki (çok temel) bilgim bir sınıftan değil, tercih ettiğim gibi. Bunun yerine, birkaç İnternet araması yoluyla burada ve orada bilgiler topladım. Kesik gerileme için varsayımlara ilişkin en iyi tahminim, sıradan en küçük kareler (OLS) varsayımlarına çok benzer olmalarıdır. Yine de bunun doğru olup olmadığı hakkında hiçbir fikrim …

9 regression  assumptions 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction