Perguntas com a marcação «linear-model»

Qual é a diferença entre regressão linear e regressão logística? Quando você usaria cada um?

122 regression  logistic  linear-model 

Estou executando modelos de regressão linear e me perguntando quais são as condições para remover o termo de interceptação. Ao comparar os resultados de duas regressões diferentes, em que uma tem a interceptação e a outra não, percebo que o da função sem a interceptação é muito maior. Existem certas …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

Em um modelo linear simples com uma única variável explicativa, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Acho que remover o termo de interceptação melhora muito o ajuste (o valor de varia de 0,3 a 0,9). No entanto, o termo de interceptação parece ser estatisticamente significativo.R2R2R^2 Com interceptação: Call: …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

O coeficiente de correlação de Pearson de x e y é o mesmo, calculando pearson (x, y) ou pearson (y, x). Isso sugere que fazer uma regressão linear de y dado x ou x dado y deve ser o mesmo, mas não acho que seja esse o caso. Alguém pode …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r 

Em geral, o que se quer dizer com dizer que a fração da variação em uma análise como PCA é explicada pelo primeiro componente principal? Alguém pode explicar isso intuitivamente, mas também fornecer uma definição matemática precisa do que "variação explicada" significa em termos de análise de componentes principais (PCA)?xxx …

90 regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction 

Percebi que o intervalo de confiança para os valores previstos em uma regressão linear tende a ser estreito em torno da média do preditor e a gordura em torno dos valores mínimo e máximo do preditor. Isso pode ser visto nas parcelas dessas 4 regressões lineares: Inicialmente, pensei que isso …

69 regression  confidence-interval  linear-model  standard-error  prediction-interval 

Estou tentando entender a filosofia por trás do uso de um modelo linear generalizado (GLM) vs um modelo linear (LM). Criei um exemplo de conjunto de dados abaixo em que: registro( y) = x + εregistro⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon O exemplo não possui o erro em função da magnitude …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Estou lidando com dados lineares com valores discrepantes, alguns dos quais estão a mais de 5 desvios-padrão da linha de regressão estimada. Estou procurando uma técnica de regressão linear que reduz a influência desses pontos. Até agora, o que fiz foi estimar a linha de regressão com todos os dados, …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Fontes aparentemente respeitáveis ​​afirmam que a variável dependente deve ser normalmente distribuída: Pressupostos do modelo: YYY é normalmente distribuído, erros são normalmente distribuídos, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) e independente, e XXX é fixo e a variação constante σ2σ2\sigma^2 . Penn State, STAT 504 Análise de dados discretos Em segundo lugar, a …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable 

Aprendi na aula de modelos lineares que, se dois preditores estiverem correlacionados e ambos forem incluídos em um modelo, um será insignificante. Por exemplo, suponha que o tamanho de uma casa e o número de quartos estejam correlacionados. Ao prever o custo de uma casa usando esses dois preditores, um …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Se a regressão polinomial modela relações não lineares, como pode ser considerado um caso especial de regressão linear múltipla? A Wikipedia observa que "Embora a regressão polinomial ajuste um modelo não linear aos dados, como um problema de estimativa estatística é linear, no sentido de que a função de regressão …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

Na regressão linear simples, temos , onde . Eu o estimador: onde e são os meios de exemplo de e .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Agora eu quero encontrar …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

Estou tentando descobrir qual método de validação cruzada é melhor para minha situação. Os dados a seguir são apenas um exemplo para solucionar o problema (em R), mas meus Xdados reais ( xmat) são correlacionados entre si e em graus diferentes com a yvariável ( ymat). Forneci o código R, …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Digamos que eu esteja estudando como os narcisos respondem a várias condições do solo. Eu coletei dados sobre o pH do solo versus a altura madura do narciso. Estou esperando um relacionamento linear, então continuo executando uma regressão linear. No entanto, quando eu comecei meu estudo, eu não percebi que …

34 regression  linear-model  dataset