Вопросы с тегом «multiple-regression»

29
Как работать с иерархическими / вложенными данными в машинном обучении

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4,...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
28
Насколько некорректна модель регрессии, когда предположения не выполняются?

При подборе регрессионной модели, что произойдет, если предположения о выходных данных не будут выполнены, а именно Что произойдет, если остатки не будут гомоскедастичными? Если остатки показывают растущий или убывающий паттерн на графике Остатки против Приспособленного. Что произойдет, если...

regression multiple-regression error assumptions normality-assumption
28
Как бороться с мультиколлинеарностью при выборе переменных?

У меня есть набор данных с 9 непрерывными независимыми переменными. Я пытаюсь выбрать среди этих переменных, чтобы подогнать модель к одной процентной (зависимой) переменной Score. К сожалению, я знаю, что между несколькими переменными будет серьезная коллинеарность. Я пытался использовать...

r multiple-regression feature-selection multicollinearity
28
Зачем нам нужна многомерная регрессия (в отличие от группы одномерных регрессий)?

Я только что просмотрел эту замечательную книгу: « Прикладной многомерный статистический анализ» Джонсона и Вихерна . Ирония в том, что я до сих пор не могу понять мотивацию использования многомерных (регрессионных) моделей вместо отдельных одномерных (регрессионных) моделей. Я просмотрел статьи 1...

regression multiple-regression inference multivariate-regression
28
Почему p-значения вводят в заблуждение после пошагового выбора?

Давайте рассмотрим, например, модель линейной регрессии. Я слышал, что в процессе интеллектуального анализа данных после выполнения пошагового выбора на основе критерия AIC вводить в заблуждение взгляды на p-значения для проверки нулевой гипотезы о том, что каждый истинный коэффициент регрессии...

multiple-regression predictive-models data-mining stepwise-regression
27
Могут ли степени свободы быть нецелым числом?

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
27
Как определить разницу между линейной и нелинейной регрессионными моделями?

Я читал следующую ссылку на нелинейную регрессию SAS Non Linear . Из первого раздела «Нелинейная регрессия и линейная регрессия» я понял, что приведенное ниже уравнение на самом деле является линейной регрессией, верно? Если так, то почему? Y= б1Икс3+ б2Икс2+ б3х + сy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 +...

regression multiple-regression nonlinear-regression multicollinearity
26
Преобразование переменных для множественной регрессии в R

Я пытаюсь выполнить множественную регрессию в R. Однако моя зависимая переменная имеет следующий график: Вот матрица диаграммы рассеяния со всеми моими переменными ( WARэто зависимая переменная): Я знаю, что мне нужно выполнить преобразование для этой переменной (и, возможно, независимых...

r regression multiple-regression data-transformation
25
Как смоделировать это распределение нечетной формы (почти наоборот-J)

Моя зависимая переменная, показанная ниже, не подходит ни под какой дистрибутив, который я знаю. Линейная регрессия приводит к несколько ненормальным отклонениям в правильном направлении, которые странным образом относятся к предсказанному Y (2-й график). Какие-либо предложения для преобразований...

regression multiple-regression data-transformation censoring
25
Для чего нужны переменные рейтинги важности?

Я стал чем-то вроде нигилистов, когда дело доходит до переменных уровней ранжирования (в контексте многомерных моделей всех видов). Часто в ходе моей работы меня просят либо помочь другой команде составить рейтинг с переменной степенью важности, либо создать рейтинг с переменной степенью важности...

multiple-regression multivariate-analysis importance
24
ANOVA против множественной линейной регрессии? Почему ANOVA так часто используется в экспериментальных исследованиях?

ANOVA против множественной линейной регрессии? Я понимаю, что оба эти метода, похоже, используют одну и ту же статистическую модель. Однако при каких обстоятельствах я должен использовать какой метод? Каковы преимущества и недостатки этих методов при сравнении? Почему ANOVA так часто используется в...

anova multiple-regression least-squares
24
В каком порядке следует проводить линейную регрессионную диагностику?

В линейном регрессионном анализе мы анализируем выбросы, исследуем мультиколлинеарность, тестируем гетероскедастичность. Вопрос в том, есть ли порядок их применения? Я имею в виду, нужно ли сначала анализировать выбросы, а затем изучать мультиколлинеарность? Или поменять? Есть ли эмпирическое...

regression multiple-regression outliers
24
Геометрическая интерпретация коэффициента множественной корреляции и коэффициента детерминации

Меня интересует геометрический смысл множественной корреляции и коэффициента детерминации в регрессии или в векторной записи,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} +...

regression correlation multiple-regression r-squared geometry
24
Имеет ли значение порядок объясняющих переменных при расчете их коэффициентов регрессии?

Сначала я думал, что порядок не имеет значения, но потом я прочитал о процессе ортогонализации Грамма-Шмидта для вычисления множественных коэффициентов регрессии, и теперь у меня возникли вторые мысли. Согласно процессу Грамма-Шмидта, чем позже объясняющая переменная индексируется среди других...

regression multiple-regression regression-coefficients
22
Что означает «при прочих равных» в множественной регрессии?

Когда мы делаем множественные регрессии и говорим, что смотрим на среднее изменение переменной для изменения переменной , сохраняя все остальные переменные постоянными, при каких значениях мы держим другие переменные постоянными? Их значит? Нуль? Любое значение?yyyxxx Я склонен думать, что это...

multiple-regression interpretation least-squares regression-coefficients controlling-for-a-variable
22
Примеры расширенного регрессионного моделирования

Я ищу расширенное тематическое исследование линейной регрессии, иллюстрирующее шаги, необходимые для моделирования сложных, множественных нелинейных отношений с использованием GLM или OLS. На удивление трудно найти ресурсы, выходящие за рамки базовых школьных примеров: большинство книг, которые я...

multiple-regression generalized-linear-model data-transformation splines nonlinear
21
Многократное вменение и выбор модели

Многократное вменение довольно просто, если у вас есть априори линейная модель, которую вы хотите оценить. Тем не менее, вещи кажутся немного сложнее, когда вы на самом деле хотите сделать выбор модели (например, найти «лучший» набор переменных-предикторов из большего набора переменных-кандидатов -...

multiple-regression multiple-imputation
21
Как описать или визуализировать модель множественной линейной регрессии

Я пытаюсь приспособить модель множественной линейной регрессии к моим данным с помощью пары входных параметров, скажем, 3. F( х )F( х )= A x1+ B x2+ CИкс3+ дили= ( A B C  )Т( х1 Икс2 Икс3) + d(я)(II)(я)F(Икс)знак равноAИкс1+ВИкс2+СИкс3+dили(II)F(Икс)знак равно(A В С)Т(Икс1 Икс2 Икс3)+d\begin{align}...

regression data-visualization multiple-regression communication
21
Важность предикторов в множественной регрессии: частичное против стандартизированных коэффициентов

Мне интересно, какова точная связь между частичным и коэффициентами в линейной модели и должен ли я использовать только один или оба, чтобы проиллюстрировать важность и влияние факторов.R2R2R^2 Насколько я знаю, с помощью summaryя получаю оценки коэффициентов, а с anovaсуммой квадратов для каждого...

r regression multiple-regression regression-coefficients r-squared
20
Что происходит, когда я включаю квадратную переменную в регрессию?

Я начну с моей регрессии OLS: где D - фиктивная переменная, оценки становятся отличными от нуля с низким значением p. Затем я предварительно провожу тест СБРОСА Рэмси и нахожу, что у меня есть некоторая неправильная оценка уравнения, поэтому я включаю квадрат x: y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 1 + β 3...

regression multiple-regression interpretation least-squares polynomial