Perguntas com a marcação «multiple-regression»

Qual é a diferença estatística entre fazer uma regressão linear em R com o formulaconjunto para em y ~ x + 0vez de y ~ x? Como interpreto esses dois resultados diferentes?

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept 

Estou executando a regressão linear múltipla abaixo em R para prever retornos sobre o fundo gerenciado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aqui, apenas GRI e MBA são preditores binários / dicotômicos; os preditores restantes são contínuos. Estou usando esse código para gerar gráficos residuais para as variáveis ​​binárias. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

Estou observando padrões estranhos em resíduos para meus dados: [EDIT] Aqui estão os gráficos de regressão parcial para as duas variáveis: [EDIT2] Adicionado o gráfico PP A distribuição parece estar indo bem (veja abaixo), mas não tenho idéia de onde essa linha reta possa estar vindo. Alguma ideia? [ATUALIZAÇÃO 31.07] …

11 regression  multiple-regression  residuals  diagnostic 

Por que alguém usaria a idade e o quadrado da idade como covariáveis ​​em um estudo de associação genética? Eu posso entender o uso da idade se ela foi identificada como uma covariável significativa, mas estou perplexo quanto ao uso do quadrado da idade.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics 

Estou ciente do fato de que variáveis ​​categóricas com níveis k devem ser codificadas com variáveis ​​k-1 na codificação dummy (da mesma forma para variáveis ​​categóricas com valores múltiplos). Eu queria saber quanto de um problema uma codificação one-hot (ou seja, usando variáveis ​​k) em vez de codificação fictícia para …

11 regression  multiple-regression  categorical-data  many-categories 

Estou fazendo regressão linear múltipla. Eu tenho 21 observações e 5 variáveis. Meu objetivo é apenas encontrar a relação entre variáveis Meus dados estão definidos o suficiente para fazer regressão múltipla? O resultado do teste t revelou três das minhas variáveis ​​não são significativas. Preciso fazer minha regressão novamente com …

11 regression  t-test  multiple-regression 

Eu estou querendo saber a diferença entre eles. Basicamente, eles fazem o mesmo trabalho no final, encontrando coeficientes de parâmetros, mas parecem diferentes da maneira como encontramos os coeficientes. Para mim, o método dos mínimos quadrados parece usar diferenciação e forma de matriz para encontrar os coeficientes e o pseudo-inverso …

11 regression  multiple-regression  least-squares  regression-coefficients 

Não tenho um exemplo ou tarefa específica em mente. Eu sou apenas novo no uso de splines-b e queria entender melhor essa função no contexto de regressão. Vamos supor que queremos avaliar a relação entre a variável resposta e alguns preditores x 1 , x 2 , . . . …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

Considere o seguinte modelo de regressão múltipla:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Aqui é um vetor n \ vezes 1 coluna; Matriz X a n \ times (k + 1) ; \ beta a (k + 1) \ vezes 1 vetor de coluna; Z a n \ vezes l matriz; \ delta a l \ …

10 regression  multiple-regression  econometrics  least-squares  nonlinear-regression 

A seguir, um nomograma criado a partir do conjunto de dados mtcars com o pacote rms para a fórmula: mpg ~ wt + am + qsec O modelo em si parece bom com R2 de 0,85 e P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

Estou executando uma regressão OLS em pool usando o pacote plm em R. No entanto, minha pergunta é mais sobre estatísticas básicas, então tento publicá-la aqui primeiro;) Como meus resultados de regressão produzem resíduos heterocedásticos, eu gostaria de tentar usar erros padrão robustos de heterocedasticidade. Como resultado coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0")), …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Digamos que eu ajuste uma regressão múltipla de p variáveis ​​explicativas. O teste t me permitirá verificar se algum deles é significativo ( ). Eu posso fazer um teste F parcial para verificar se algum subconjunto deles é significativo ( ).H 0 : β i = β j = . …

10 multiple-regression  multiple-comparisons 

Eu estava lendo o capítulo de regressão múltipla de Análise de dados e gráficos usando R: uma abordagem baseada em exemplos e fiquei um pouco confuso ao descobrir que recomenda verificar relações lineares entre variáveis ​​explicativas (usando um gráfico de dispersão) e, caso não exista ' t qualquer, transformando-os para …

10 multiple-regression  multicollinearity 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Eu tenho uma pergunta sobre a abordagem das diferenças nas diferenças com a seguinte equação padrão: que tratar é uma variável fictícia para o grupo e pós tratados. y= a + b1 1tratar + b2post + b3tratar ⋅ post + uy=uma+b1 1tratar+b2postar+b3tratar⋅postar+você y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + …

10 regression  multiple-regression  causality