Perguntas com a marcação «regression»

Dadas duas variáveis ​​aleatórias ξξ\xi e ηη\eta , podemos calcular seu "coeficiente de correlação" ccc e formar a linha de melhor ajuste entre essas duas variáveis ​​aleatórias. Minha pergunta é por que? 1) Existem variáveis ​​aleatórias, ξξ\xi e ηη\eta que são dependentes da pior maneira possível, ou seja, ξ=f(η)ξ=f(η)\xi = …

13 regression 

No livro de Bishop sobre aprendizado de máquina, ele discute o problema de ajustar uma função polinomial a um conjunto de pontos de dados. Seja M a ordem do polinômio ajustado. Ele afirma que Vemos que, à medida que M aumenta, a magnitude dos coeficientes geralmente aumenta. Em particular para …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

Em Métodos Estatísticos nas Ciências Atmosféricas , Daniel Wilks observa que a regressão linear múltipla pode levar a problemas se houver intercorrelações muito fortes entre os preditores (3ª edição, página 559-560): Uma patologia que pode ocorrer na regressão linear múltipla é que um conjunto de variáveis ​​preditoras com fortes correlações …

13 regression  pca  bias 

Uma pergunta embaraçosamente simples - mas parece que nunca foi feita no Cross Validated antes: Qual é a definição de um modelo de regressão? Também uma pergunta de suporte, O que não é um modelo de regressão? No que diz respeito a este último, estou interessado em exemplos complicados em …

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

Esta questão é inspirada na longa discussão nos comentários aqui: Como a regressão linear usa a distribuição normal? No modelo de regressão linear usual, por simplicidade, aqui escrito com apenas um preditor: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i onde são constantes conhecidas e são termos de erro …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

O que é uma estatística F parcial? É o mesmo que o teste F parcial? Quando você calcularia uma estatística F parcial? Estou assumindo que isso tem algo a ver com a comparação de modelos de regressão, mas não estou seguindo algo (?)

13 regression  multiple-regression 

Estou trabalhando em alguns dados sintáticos para o modelo Error In Variable para algumas pesquisas. Atualmente, tenho uma única variável independente e estou assumindo que conheço a variação do valor verdadeiro da variável dependente. Portanto, com essas informações, posso obter um estimador imparcial para o coeficiente da variável dependente. O …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

No modelo y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ{y} = X \beta + \epsilon , podemos estimar ββ\beta usando a equação normal: β^=(X′X)−1X′y,β^=(X′X)−1X′y,\hat{\beta} = (X'X)^{-1}X'y,e poderíamos obter y =X β .y^=Xβ^.y^=Xβ^.\hat{y} = X \hat{\beta}. O vetor de resíduos é estimado por ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,ϵ^=y−Xβ^=(I−X(X′X)−1X′)y=Qy=Q(Xβ+ϵ)=Qϵ,\hat{\epsilon} = y - X \hat{\beta} = (I - X (X'X)^{-1} X') y = Q …

13 regression  least-squares  inference 

Ao executar a regressão, se seguirmos a definição de: Qual é a diferença entre uma probabilidade parcial, uma probabilidade de perfil e uma probabilidade marginal? que, máxima verossimilhança encontre β e θ que maximize L (β, θ | dados). Enquanto, Probabilidade marginal Nós integramos θ da equação de probabilidade explorando …

13 regression  maximum-likelihood 

Eu gostaria de fazer um teste W de Shapiro Wilk e um teste Kolmogorov-Smirnov sobre os resíduos de um modelo linear para verificar a normalidade. Eu só estava me perguntando quais resíduos devem ser usados ​​para isso - os resíduos brutos, os resíduos de Pearson, resíduos estudantis ou resíduos padronizados? …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

Como prejudico as séries temporais? Tudo bem fazer a primeira diferença e executar um teste Dickey Fuller; se estiver parado, estamos bem? Também achei on-line que posso prejudicar as séries temporais fazendo isso no Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) …

13 regression  time-series  stata  stationarity 

Em geral, estou me perguntando se é sempre melhor não usar polinômios ortogonais ao ajustar uma regressão com variáveis ​​de ordem superior. Em particular, eu estou pensando com o uso de R: Se poly()com raw = FALSEproduz os mesmos valores ajustados como poly()com raw = TRUE, e polycom raw = …

13 r  regression  polynomial 

fundo Estou tentando entender o primeiro exemplo de um curso sobre montagem de modelos (então isso pode parecer ridiculamente simples). Fiz os cálculos manualmente e eles correspondem ao exemplo, mas quando os repito em R, os coeficientes do modelo estão desativados. Eu pensei que a diferença pode ser devido ao …

13 r  regression  self-study  lm 

Estou tentando encontrar informações sobre os pressupostos da regressão PLS (único ). Estou especialmente interessado em uma comparação dos pressupostos do PLS com relação aos da regressão do OLS. yyy Eu li / vasculhei uma grande quantidade de literatura sobre o tópico do PLS; artigos de Wold (Svante e Herman), …

13 regression  assumptions  partial-least-squares 

Entendo o conceito de escalar a matriz de dados para usar em um modelo de regressão linear. Por exemplo, em R você pode usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Minha única pergunta é, para novas observações para as quais quero prever os valores de saída, como elas são dimensionadas corretamente? Seria …

13 r  regression  prediction  scales