У меня есть набор данных, содержащий 365 наблюдений трех переменных, а именно pm, tempи rain. Теперь я хочу проверить поведение pmв ответ на изменения в двух других переменных. Мои переменные: pm10 = Ответ (зависимый) temp = предиктор (независимый) rain = предиктор (независимый) Ниже приведена...
В обычном расчете VIF для линейной регрессии каждая независимая / пояснительная переменная рассматривается как зависимая переменная в обычной регрессии наименьших квадратов. т.е.ИксJXjX_j ИксJ= β0+ ∑я = 1 , я ≠ jNβяИксяИксJзнак равноβ0+Σязнак равно1,я≠JNβяИкся X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n...
Я читал главу о множественной регрессии « Анализ данных и графика с использованием R: подход на основе примеров» и был немного озадачен, обнаружив, что он рекомендует проверять линейные отношения между объясняющими переменными (используя диаграмму рассеяния) и, в случае отсутствия ' т любой,...
Я заметил, что во время работы с моделью многомерной регрессии наблюдался небольшой, но заметный эффект мультиколлинеарности, измеряемый коэффициентами инфляции дисперсии, в категориях категориальной переменной (конечно, после исключения эталонной категории). Например, скажем, у нас есть набор...
Предположим, у меня есть несколько городов с разной численностью населения, и я хотел узнать, существует ли положительная линейная зависимость между количеством винных магазинов в городе и количеством DUI. Где я определяю, является ли эта связь значимой или нет, основываясь на t-критерии...
Как вы интерпретируете кривую выживания из модели пропорционального риска Кокса? В этом игрушечном примере предположим, что у нас есть модель пропорционального риска Кокса для ageпеременной в kidneyданных, и сгенерируем кривую выживания. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Я пытаюсь интерпретировать результаты статьи, где они применили множественную регрессию, чтобы предсказать различные результаты. Однако 's (стандартизированные коэффициенты B определены как β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1ββ\beta гдеy- зависимая переменная, аx1- предиктор), по-видимому, не соответствует...
Предположим, нам дан набор данных в форме и . Нам дана задача прогнозирования на основе значений . Мы оцениваем две регрессии, где: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y( у, х1, х2, ⋯ , хN)(Y,Икс1,Икс2,⋯,ИксN)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( у, х1, х2, ⋯ , хn -...
Базовая настройка: регрессионная модель: где C - вектор управляющих переменных.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Я заинтересован в и ожидаю, что \ beta_1 и \ beta_2 будут...
Можно ли иметь набор из переменных, которые не коррелированы, но линейно зависимы?KKK т.е. и∑ K i = 1 a i x i = 0cor(xi,xj)=0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑Ki=1aixi=0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 Если да, можете ли вы написать пример? РЕДАКТИРОВАТЬ: Из ответов следует, что это невозможно. По...
Я провожу анализ иерархической регрессии, и у меня есть несколько небольших сомнений: Мы вычисляем член взаимодействия, используя центрированные переменные? Нужно ли центрировать ВСЕ непрерывные переменные, которые есть в наборе данных, кроме зависимой переменной? Когда мы должны регистрировать...