Perguntas com a marcação «multiple-regression»

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 

Eu nem sei se essa pergunta faz sentido, mas qual é a diferença entre regressão múltipla e correlação parcial (além das diferenças óbvias entre correlação e regressão, que não é o que eu pretendo)? Quero descobrir o seguinte: Eu tenho duas variáveis ​​independentes ( x1x1x_1 , x2x2x_2 ) e uma …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

Atualmente, estou trabalhando para construir um modelo usando uma regressão linear múltipla. Depois de mexer no meu modelo, não tenho certeza de como determinar melhor quais variáveis ​​manter e quais remover. Meu modelo começou com 10 preditores para o DV. Ao usar todos os 10 preditores, quatro foram considerados significativos. …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

Estou ajustando um modelo de regressão linear múltipla entre 4 variáveis ​​categóricas (com 4 níveis cada) e uma saída numérica. Meu conjunto de dados tem 43 observações. A regressão fornece os seguintes valores de do teste para cada coeficiente de inclinação: . Assim, o coeficiente do 4º preditor é significativo …

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

No caso de regressão linear simples , é possível derivar o estimador de mínimos quadrados que você não precise conhecer para estimarβ 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Suponha que eu tenha , …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Ao ajustar um modelo de regressão, o que acontece se as suposições das saídas não forem atendidas, especificamente: O que acontece se os resíduos não forem homocedásticos? Se os resíduos mostrarem um padrão crescente ou decrescente na plotagem Residuais vs. Ajustados. O que acontece se os resíduos não forem normalmente …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

Vamos considerar, por exemplo, um modelo de regressão linear. Ouvi dizer que, na mineração de dados, depois de realizar uma seleção gradual baseada no critério da AIC, é enganoso olhar para os valores p para testar a hipótese nula de que cada coeficiente de regressão verdadeiro é zero. Ouvi dizer …

28 multiple-regression  predictive-models  data-mining  stepwise-regression 

Acabei de ler este livro maravilhoso: Análise estatística multivariada aplicada por Johnson e Wichern . A ironia é que ainda não sou capaz de entender a motivação para o uso de modelos multivariados (regressão), em vez de modelos univariados separados (regressão). Passei pelas postagens stats.statexchange 1 e 2 que explicam …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

Eu tenho um conjunto de dados com 9 variáveis ​​independentes contínuas. Estou tentando selecionar entre essas variáveis ​​para ajustar um modelo a uma única variável percentual (dependente) Score. Infelizmente, eu sei que haverá uma colinearidade séria entre várias das variáveis. Eu tentei usar a stepAIC()função em R para seleção de …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Eu estava lendo o seguinte link sobre regressão não linear SAS Não Linear . Meu entendimento ao ler a primeira seção "Regressão não-linear versus regressão linear" foi que a equação abaixo é realmente uma regressão linear, está correto? Se sim, por quê? y=b1x3+b2x2+b3x+cy=b1 1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

Estou tentando executar uma regressão múltipla em R. No entanto, minha variável dependente tem o seguinte gráfico: Aqui está uma matriz de dispersão com todas as minhas variáveis ​​( WARé a variável dependente): Eu sei que preciso executar uma transformação nessa variável (e possivelmente nas variáveis ​​independentes?), Mas não tenho …

26 r  regression  multiple-regression  data-transformation 

Eu me tornei um niilista quando se trata de classificações de importância variável (no contexto de modelos multivariados de todos os tipos). Frequentemente, no decorrer do meu trabalho, me pedem para ajudar outra equipe a produzir uma classificação de importância variável ou produzir uma classificação de importância variável a partir …

25 multiple-regression  multivariate-analysis  importance 

Minha variável dependente mostrada abaixo não se encaixa em nenhuma distribuição de estoque que eu conheça. A regressão linear produz resíduos não-normais, inclinados à direita, que se relacionam com o Y previsto de uma maneira estranha (2º gráfico). Alguma sugestão para transformações ou outras maneiras de obter resultados mais válidos …

25 regression  multiple-regression  data-transformation  censoring