Perguntas com a marcação «multiple-regression»

Analisei recentemente um experimento que manipulou 2 variáveis ​​categóricas e uma variável contínua usando ANCOVA. No entanto, um revisor sugeriu que a regressão múltipla com a variável categórica codificada como variáveis ​​dummy é um teste mais apropriado para experimentos com variáveis ​​categóricas e contínuas. Quando é apropriado usar ANCOVA vs. …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Estou gastando algum tempo aprendendo aprendizado de máquina (desculpe a recursão :) e não pude deixar de ficar intrigado com a regra geral de escolher Gradient Descent em vez de resolver equações diretas para calcular coeficientes de regressão, no caso de regressão linear multivariada. Regra prática: se o número de …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

Entendo o conceito de que é a média para quando a variável categórica é igual a 0 (ou é o grupo de referência), dando a interpretação final de que o coeficiente de regressão é a diferença na média das duas categorias. Mesmo com> 2 categorias, eu assumiria que cada explica …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

Encontrei uma referência em um artigo que é como: Segundo Tabachnick e Fidell (1996), as variáveis ​​independentes com correlação bivariada maior que 0,70 não devem ser incluídas na análise de regressão múltipla. Problema: usei em um projeto de regressão múltipla 3 variáveis ​​correlacionadas> 0,80, VIF em cerca de 0,2 - …

18 correlation  multiple-regression  multicollinearity  partial-correlation 

Espero que alguém possa ajudar a esclarecer um ponto de confusão para mim. Digamos que eu queira testar se 2 conjuntos de coeficientes de regressão são significativamente diferentes um do outro, com a seguinte configuração: , com 5 variáveis ​​independentes.yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i 2 grupos, com …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Treinei um modelo de regressão linear, usando um conjunto de variáveis ​​/ recursos. E o modelo tem um bom desempenho. No entanto, percebi que não há variável com uma boa correlação com a variável prevista. Como isso é possível?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

Alguém pode me explicar as diferenças reais entre análise de regressão e ajuste de curva (linear e não linear), com um exemplo, se possível? Parece que ambos tentam encontrar uma relação entre duas variáveis ​​(dependente versus independente) e, em seguida, determinam o parâmetro (ou coeficiente) associado aos modelos propostos. Por …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

Eu tenho um modelo de conjunto de dados Movies e usei a regressão: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) O que deu a saída: Agora tentei trabalhar com algo chamado Added …

17 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot 

Eu tenho seis variáveis ​​dependentes (dados de contagem) e várias variáveis ​​independentes, vejo que em um MMR o script é assim: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Mas, como meus dados são contados, quero usar um modelo linear generalizado e tentei o seguinte: my.model <- …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

Estou conduzindo um experimento com o seguinte: DV: Consumo de fatia (contínuo ou pode ser categórico) IV: Mensagem íntegra, mensagem não íntegra, nenhuma mensagem (controle) (3 grupos nos quais as pessoas são designadas aleatoriamente - categóricas) Esta é uma mensagem manipulada sobre a integridade da fatia. Os seguintes IVs podem …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Eu encontrei alguns estatísticos que nunca usam modelos diferentes de regressão linear para previsão porque acreditam que "modelos de ML", como floresta aleatória ou aumento de gradiente, são difíceis de explicar ou "não interpretáveis". Em uma regressão linear, considerando que o conjunto de premissas é verificado (normalidade dos erros, homocedasticidade, …

16 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

Estou usando regressão linear múltipla para descrever as relações entre Y e X1, X2. Pela teoria, entendi que a regressão múltipla assume relações lineares entre Y e cada um de X (Y e X1, Y e X2). Não estou usando nenhuma transformação do X. Então, eu peguei o modelo com …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

Na regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) ou modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais (PLS-SEM), a que se refere o termo "parcial"?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

Acabei de ler um artigo em que os autores realizaram uma regressão múltipla com dois preditores. O valor geral ao quadrado de r foi 0,65. Eles forneceram uma tabela que dividiu o quadrado do r entre os dois preditores. A tabela ficou assim: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

Digamos que eu tenha uma regressão multivariável (várias variáveis ​​independentes) que consiste em 3 variáveis. Cada uma dessas variáveis ​​possui um dado coeficiente. Se eu decidir introduzir uma quarta variável e executar novamente a regressão, os coeficientes das três variáveis ​​originais serão alterados? Mais amplamente: em uma regressão multivariável (múltiplas …

16 regression  multiple-regression  multivariable