Perguntas com a marcação «multiple-regression»

ANOVA vs regressão linear múltipla? Entendo que ambos os métodos parecem usar o mesmo modelo estatístico. No entanto, em que circunstâncias devo usar qual método? Quais são as vantagens e desvantagens desses métodos quando comparados? Por que a ANOVA é tão comumente usada em estudos experimentais e quase nunca encontro …

24 anova  multiple-regression  least-squares 

Estou interessado no significado geométrico da correlação múltipla e no coeficiente de determinação na regressão ou em notação vetorial,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

Na análise de regressão linear, analisamos valores extremos, investigamos a multicolinearidade, testamos a heterocedasticidade. A questão é: existe alguma ordem para aplicá-las? Quero dizer, temos que analisar discrepantes muito primeiro e depois examinar a multicolinearidade? Ou reverter? Existe alguma regra prática sobre isso?

24 regression  multiple-regression  outliers 

No começo, pensei que a ordem não importava, mas depois li sobre o processo de ortogonalização de Gram-Schmidt para calcular vários coeficientes de regressão, e agora estou pensando melhor. De acordo com o processo de gram-schmidt, quanto mais tarde uma variável explicativa for indexada entre as outras variáveis, menor será …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

Qual é a notação algébrica para calcular o intervalo de previsão para regressão múltipla? Parece bobagem, mas estou tendo problemas para encontrar uma notação algébrica clara disso.

24 multiple-regression  least-squares  prediction-interval 

Estou procurando um estudo de caso de regressão linear avançada que ilustra as etapas necessárias para modelar relacionamentos não lineares complexos e múltiplos usando GLM ou OLS. É surpreendentemente difícil encontrar recursos que vão além dos exemplos básicos da escola: a maioria dos livros que li não vai além de …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Quando fazemos várias regressões e dizemos que estamos olhando para a mudança média na variável para uma mudança na variável , mantendo todas as outras variáveis ​​constantes, em quais valores estamos mantendo as outras variáveis ​​constantes? A média deles? Zero? Qualquer valor?xyyyxxx Estou inclinado a pensar que tem algum valor; …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

A imputação múltipla é bastante direta quando você tem um modelo linear a priori que deseja estimar. No entanto, as coisas parecem um pouco mais complicadas quando você realmente deseja fazer uma seleção de modelo (por exemplo, encontre o "melhor" conjunto de variáveis ​​preditoras a partir de um conjunto maior …

21 multiple-regression  multiple-imputation 

Eu estou querendo saber qual a relação exata entre parcial R2R2R^2 e coeficientes em um modelo linear é e se eu deveria usar apenas um ou ambos para ilustrar a importância e influência de fatores. Tanto quanto sei, com as summaryestimativas dos coeficientes e com anovaa soma dos quadrados de …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared 

Estou tentando ajustar um modelo de regressão linear múltipla aos meus dados com alguns parâmetros de entrada, digamos 3. F( X )F( X )= A x1+ B x2+ Cx3+ dou= ( A B C )T( x1 x2 x3) + d(Eu)ii)(Eu)F(x)=UMAx1+Bx2+Cx3+douii)F(x)=(UMA B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

Eu li que estas são as condições para usar o modelo de regressão múltipla: os resíduos do modelo são quase normais, a variabilidade dos resíduos é quase constante os resíduos são independentes e cada variável está linearmente relacionada ao resultado. Qual a diferença entre 1 e 2? Você pode ver …

20 regression  multiple-regression  assumptions 

Eu entendi como a regressão da crista reduz os coeficientes em direção a zero geometricamente. Além disso, sei como provar isso no "Caso Ortonormal" especial, mas estou confuso de como isso funciona no caso geral via "Decomposição espectral".

20 regression  multiple-regression  regularization  ridge-regression  svd 

A reformulação de um modelo de regressão linear multivariada como uma regressão linear múltipla é totalmente equivalente? Não estou me referindo a simplesmente executar regressões separadas.ttt Eu li isso em alguns lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden) que um modelo linear multivariado …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

A Wikipedia e a vinheta do pacote sanduíche R fornecem boas informações sobre as suposições que suportam erros padrão do coeficiente de OLS e os antecedentes matemáticos dos estimadores sanduíche. Ainda não estou claro como o problema da heterocedasticidade dos resíduos é tratado, provavelmente porque eu não entendo completamente a …

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Começo com minha regressão OLS: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0 0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon onde D é uma variável dummy, as estimativas tornam-se diferentes de zero com um baixo valor de p. Em seguida, pré-formao um teste de Ramsey RESET e descobri que tenho alguma classificação equivocada da …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial