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...
Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа -...
Я понял, как регрессия гребня сжимает коэффициенты геометрически к нулю. Более того, я знаю, как доказать это в специальном «ортонормированном случае», но я не совсем понимаю, как это работает в общем случае с помощью «спектральной...
Недавно я проанализировал эксперимент, который манипулировал 2 категориальными переменными и одной непрерывной переменной, используя ANCOVA. Однако рецензент предположил, что множественная регрессия с категориальной переменной, закодированной как фиктивная переменная, является более подходящим...
Я прочитал, что это условия для использования модели множественной регрессии: остатки модели почти нормальные, изменчивость остатков почти постоянна остатки независимы, и каждая переменная линейно связана с результатом. Чем отличаются 1 и 2? Вы можете увидеть один здесь прямо: Таким образом,...
Я понимаю концепцию, что является средним значением, когда категориальная переменная равна 0 (или является контрольной группой), давая конечную интерпретацию того, что коэффициент регрессии - это разница в среднем двух категорий. Даже при> 2 категориях я бы предположил, что каждая объясняет...
Я сталкивался с некоторыми статистиками, которые никогда не используют модели, кроме линейной регрессии, для прогнозирования, потому что они считают, что «модели ML», такие как случайный лес или повышение градиента, трудно объяснить или «не интерпретируются». В линейной регрессии, учитывая, что...
Я провожу некоторое время, изучая машинное обучение (извините за рекурсию :), и я не мог не заинтриговать эмпирическое правило выбора градиентного спуска вместо прямого решения уравнений для вычисления коэффициентов регрессии, в случае многомерной линейной регрессии. 10 , 000 - 1 , 000 ,...
Я надеюсь, что кто-то может помочь исправить ситуацию для меня. Скажем, я хочу проверить, существенно ли отличаются два набора коэффициентов регрессии друг от друга, с помощью следующей настройки: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , с 5 независимыми переменными. 2 группы,...
Я нашел ссылку в статье, которая выглядит так: Согласно Tabachnick & Fidell (1996), независимые переменные с двумерной корреляцией более 0,70 не должны включаться в множественный регрессионный анализ. Проблема: я использовал в дизайне множественной регрессии 3 переменные, коррелированные>...
У меня есть модель набора данных Movies, и я использовал регрессию: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model))...
У меня есть шесть зависимых переменных (данные подсчета) и несколько независимых переменных, я вижу, что в MMR скрипт выглядит так: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Но, поскольку мои данные рассчитаны, я хочу использовать обобщенную линейную модель, и я...
Я обучил модели линейной регрессии, используя набор переменных / функций. И модель имеет хорошие показатели. Однако я понял, что нет переменной с хорошей корреляцией с прогнозируемой переменной. Как это...
Кто-нибудь может объяснить мне реальные различия между регрессионным анализом и подгонкой кривой (линейной и нелинейной), с примером, если это возможно? Кажется, что оба пытаются найти связь между двумя переменными (зависимыми и независимыми), а затем определяют параметр (или коэффициент),...
Я провожу эксперимент, который имеет следующее: DV: потребление среза (непрерывное или может быть категоричным) IV: здоровое сообщение, нездоровое сообщение, отсутствие сообщения (контроль) (3 группы, в которых люди назначаются случайным образом - категорично) Это манипулируемое сообщение о...
Скажем, у меня есть регрессия с несколькими переменными (несколько независимых переменных), которая состоит из 3 переменных. Каждая из этих переменных имеет заданный коэффициент. Если я решу ввести 4-ю переменную и повторно запустить регрессию, изменятся ли коэффициенты 3 исходных переменных? В...
Я использую множественную линейную регрессию для описания отношений между Y и X1, X2. Из теории я понял, что множественная регрессия предполагает линейные отношения между Y и каждым из X (Y и X1, Y и X2). Я не использую какие-либо преобразования X. Итак, я получил модель с R = 0,45 и всем значимым...
Что означает термин «частичный» в моделировании структурных уравнений с частичной наименьших квадратов (PLSR) или частичных наименьших квадратов
Я только что прочитал статью, в которой авторы провели множественную регрессию с двумя предикторами. Общее значение r-квадрата составило 0,65. Они предоставили таблицу, которая делит r-квадрат между двумя предикторами. Стол выглядел так: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008...
У меня есть линейная модель с примерно 6 предикторами, и я собираюсь представить оценки, значения F, значения p и т. Д. Однако мне было интересно, какой будет лучший визуальный график для представления отдельного влияния одного предиктора на переменная ответа? Разброс точек? Условный участок?...