Perguntas com a marcação «multiple-regression»

Gostaria de comparar os modelos selecionados com cume, laço e rede elástica. A Fig. Abaixo mostra os caminhos dos coeficientes usando todos os três métodos: crista (Fig A, alfa = 0), laço (Fig B; alfa = 1) e rede elástica (Fig C; alfa = 0,5). A solução ideal depende do …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Os graus de liberdade em uma regressão múltipla são iguais a , onde é o número de variáveis.N−k−1N−k−1N-k-1kkk Faz kkk incluem a variável de resposta (isto é, YYY )? Por exemplo, no modelo Y=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2 , então k=3k=3k = 3 (ou seja, 1 df cada …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

A pergunta é direta: é apropriado usar a regressão linear quando Y é limitado e discreto (por exemplo, a pontuação do teste 1 ~ 100, algum ranking predefinido 1 ~ 17)? Nesse caso, "não é bom" usar regressão linear ou é totalmente errado usá-lo?

13 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Imagine que um pesquisador esteja explorando um conjunto de dados e execute 1000 regressões diferentes e encontre uma relação interessante entre eles. Agora imagine outro pesquisador com os mesmos dados executando apenas 1 regressão, e é o mesmo que o outro pesquisador fez 1000 regressões para encontrar. O pesquisador 2 …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Polinômios ortogonais em um conjunto univariado de pontos são polinômios que produzem valores nesses pontos de maneira que seu produto escalar e a correlação pareada sejam zero. R pode produzir polinômios ortogonais com a função poli . A mesma função possui um polímero variante que produz polinômios ortogonais em um …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …

12 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Eu já vi fórmulas na Wikipedia. que relacionam a distância e a alavancagem de Mahalanobis: A distância de Mahalanobis está intimamente relacionada à estatística de alavancagem, hhh , mas tem uma escala diferente: D2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). Em um artigo vinculado , a Wikipedia descreve hhh nestes …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

Eu tenho um grande conjunto de dados de mercado agregados sobre as vendas de vinhos nos EUA e gostaria de estimar a demanda por determinados vinhos de alta qualidade. Estas partes de mercado foram basicamente derivadas a partir de um modelo de utilidade aleatória da forma vocêeu j t= X′j …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

Ao usar splines cúbicos naturais (isto é, restritos), as funções básicas criadas são altamente colineares e, quando usadas em uma regressão, parecem produzir estatísticas VIF (fator de inflação de variação) muito altas, sinalizando multicolinearidade. Quando se está considerando o caso de um modelo para fins de previsão, isso é um …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

É possível obter uma correlação positiva entre um regressor e uma resposta ( +0,43) e, posteriormente, obter um coeficiente negativo no modelo de regressão ajustado para esse regressor? Não estou falando de mudanças no sinal do regressor entre alguns modelos. O sinal do coeficiente sempre permanece. As demais variáveis ​​do …

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes diferem entre PROC MIXEDe …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Atualmente, estou trabalhando na construção de um modelo preditivo para um resultado binário em um conjunto de dados com ~ 300 variáveis ​​e 800 observações. Eu li muito neste site sobre os problemas associados à regressão gradual e por que não usá-la. Eu estive lendo a regressão do LASSO e …

12 multiple-regression  predictive-models  interpretation  regression-coefficients  lasso 

A seguir, um modelo criado a partir do mtcarsconjunto de dados: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Os exemplos desta página mostram que a regressão simples é marcadamente afetada por valores discrepantes e isso pode ser superado por técnicas de regressão robusta: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Acredito que lmrob e ltsReg são outras técnicas robustas de regressão. Por que não se deve fazer uma regressão robusta (como rlm ou …

12 regression  multiple-regression  robust 

Em relação ao valor-p da análise de regressão linear múltipla, a introdução do site do Minitab é mostrada abaixo. O valor p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor p baixo (<0,05) indica que você pode rejeitar a …

12 multiple-regression  p-value