Perguntas com a marcação «regression»

Estou tentando replicar o que a função dfbetas()faz R . dfbeta() não é um problema ... Aqui está um conjunto de vetores: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Se eu encaixar dois modelos de regressão da seguinte maneira: fit1 <- lm(y ~ …

8 r  regression  regression-coefficients  diagnostic 

Estou escrevendo um programa para avaliar imóveis e realmente não entendo as diferenças entre alguns modelos de regressão robustos, é por isso que não sei qual escolher. Eu tentei lmrob, ltsRege rlm. para o mesmo conjunto de dados, todos os três métodos forneceram valores diferentes para os coeficientes. Eu pensei …

8 r  regression  p-value  r-squared 

Uma suposição para a análise de regressão é que e não estão entrelaçados. No entanto, quando penso nisso, parece-me que faz sentido.YXXXYYY Aqui está um exemplo. Se tivermos um teste com 3 seções (AB e C). A pontuação geral do teste é igual à soma das pontuações individuais para as …

8 regression  correlation  r-squared 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Estou tentando entender melhor a significância estatística, os tamanhos dos efeitos e similares. Tenho uma percepção (talvez errada) de que mesmo regressores irrelevantes geralmente se tornam estatisticamente significativos em grandes amostras . Por irrelevante, quero dizer que não há explicação no assunto por que o regressor deve estar relacionado à …

8 regression  statistical-significance  effect-size  large-data 

Tenho desenvolvido um modelo de regressão logística baseado em dados retrospectivos de um banco de dados nacional de trauma de traumatismo craniano no Reino Unido. O principal resultado é a mortalidade em 30 dias (indicada como Outcome30medida). Outras medidas em todo o banco de dados com evidências publicadas de efeito …

8 r  regression  logistic  splines 

Estou examinando tendências (entre 1998 e 2011) nas taxas de mortalidade entre pacientes com doença de Crohn. Cada paciente (caso) foi incluído entre 1998 e 2011. Na inclusão, cada paciente foi comparado a um controle saudável com a mesma idade e sexo. Estou analisando tendências nas taxas de mortalidade. Ao …

8 regression  multiple-regression  survival  poisson-regression 

Atualmente, estou modelando alguns dados usando uma regressão logística binária. A variável dependente possui um bom número de casos positivos e negativos - não é escassa. Eu também tenho um grande conjunto de treinamento (> 100.000) e o número de efeitos principais nos quais estou interessado é de cerca de …

8 regression  logistic  predictor  sparse 

O estimador de Theil-Sen é interessante para mim, no entanto, quando eu o implemento, acabo com algo que escala como O (n ^ 2). Segundo a wikipedia, ele pode ser calculado exatamente em O (n log (n)). Alguém pode me indicar uma implementação eficiente (python ou mathematica seria melhor, Matlab …

8 regression  robust 

Ambas as respostas nesses tópicos, uma e duas afirmam que deve ser transformado antes de aplicar qualquer outra transformação aos preditores. De fato, o capítulo sobre transformações de Weisberg concentra-se mais em DV do que em preditores, assim como a página de manual powerTransform () do pacote de carros R.YYY …

8 regression  data-transformation 

O processo de geração de dados é: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Deixe que ser uma sequência de a de comprimento e ser o factor correspondente . Faça todas as combinações possíveis de para calcular : - 4 4 100 d d ∈ { …

8 r  regression  generalized-linear-model  nonparametric  splines 

Considere uma variável de resultado que possui quatro categorias claras e ordenadas. Isso parece ser um bom uso da regressão logística ordinal para estimar a Odds Ratios para o efeito das covariáveis ​​em mover um sujeito um "degrau" da escada. Mas os assuntos estão particularmente uniformemente espalhados pelas categorias, então …

8 regression  ordinal-data  ordered-logit 

A versão geral: Preciso estimar onde e são contínuos e multivariados. Prefiro fazê-lo de forma não paramétrica, porque não tenho uma boa forma funcional em mente e precisa ser algo como imparcial. Eu queria usar um estimador condicional de densidade do kernel, mas percebi que precisaria quantizar o primeiro. Então …

8 regression  estimation  nonparametric  pdf  causality 

Para análise de regressão, geralmente é útil conhecer o processo de geração de dados para verificar como o método usado funciona. Embora seja bastante simples fazer isso para uma regressão linear simples, esse não é o caso quando a variável dependente precisa seguir uma distribuição específica. Considere uma regressão linear …

8 r  regression  simulation  random-generation 

Como alguém pode objetivamente (ler "algoritmicamente") selecionar um modelo apropriado para fazer uma regressão linear de mínimos quadrados simples com duas variáveis? Por exemplo, digamos que os dados pareçam mostrar uma tendência quadrática e é gerada uma parábola que se ajusta muito bem aos dados. Como justificamos fazer dessa regressão? …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction