Извините, если это новый вопрос; Я пытаюсь научить себя статистике в первый раз. Я думаю, что у меня есть базовая процедура, но я изо всех сил пытаюсь выполнить ее с R. Итак, я пытаюсь оценить значимость коэффициентов регрессии в множественной линейной регрессии формы y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat...
У меня есть 6 переменных ( ), которые я использую для предсказания . При выполнении анализа данных я сначала попробовал множественную линейную регрессию. Из этого, только две переменные были значительными. Однако, когда я запустил линейную регрессию, сравнивая каждую переменную в отдельности с ,...
Приведенные ниже графики являются графиками остаточного разброса регрессионного теста, для которого предположения о «нормальности», «гомоскедастичности» и «независимости» уже были точно соблюдены! Для проверки предположения о «линейности» , хотя, глядя на графики, можно догадаться, что отношение...
В прошлом поэтапная регрессия использовалась во многих биомедицинских работах, но, похоже, она улучшается благодаря лучшему пониманию многих ее проблем. Однако многие старые рецензенты все еще просят об этом. В каких обстоятельствах ступенчатая регрессия играет свою роль и должна использоваться,...
Я хочу предсказать высоту деревьев в определенной области, используя некоторые переменные, полученные с помощью дистанционного зондирования. Как приблизительная биомасса и т. Д. Я хочу сначала использовать линейную регрессию (я знаю, что это не лучшая идея, но это обязательный шаг для моего...
Функция lm в R может выводить оценочную ковариацию коэффициентов регрессии. Что эта информация дает нам? Можем ли мы теперь лучше интерпретировать модель или диагностировать проблемы, которые могут присутствовать в...
Я не уверен, как интерпретировать эту пробитную регрессию, которую я использовал для Stata. Данные по утверждению ссуды, а white - фиктивная переменная, которая = 1, если человек был белым, и = 0, если человек не был. Любая помощь о том, как читать это будет принята с благодарностью. То, что я в...
Я ищу советы и комментарии, которые касаются анализа соотношений и ставок. В области, в которой я работаю, анализ коэффициентов, в частности, широко распространен, но я прочитал несколько статей, которые предполагают, что это может быть проблематично, я думаю о: Кронмаль, Ричард А. 1993. Ложная...
Степени свободы в множественной регрессии равны , где k - количество переменных.N- к - 1N−k−1N-k-1Кkk Включает ли переменную ответа (то есть Y )? Например, в модели Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 , тогда k = 3 (то есть 1 df каждый для Y , X 1 и X 2 )?КkkYYYY= B0+ B1Икс1+ B2Икс2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 +...
Что такое частичная F-статистика? Это то же самое, что частичный F-тест? Когда бы вы рассчитали частичную F-статистику? Я предполагаю, что это как-то связано со сравнением регрессионных моделей, но я не следую чему-то...
Я хотел бы сравнить модели, выбранные с ребристой, лассо и эластичной сеткой. На рисунке ниже показаны коэффициенты пути, используя все 3 метода: гребень (рис. A, альфа = 0), лассо (рис. B; альфа = 1) и эластичная сетка (рис. C; альфа = 0,5). Оптимальное решение зависит от выбранного значения...
Я получаю некоторые ошеломляющие результаты для корреляции суммы с третьей переменной, когда два предиктора отрицательно коррелируют. Что вызывает эти недоумения результаты? Пример 1: корреляция между суммой двух переменных и третьей переменной Рассмотрим формулу 16.23 на странице 427 текста...
Из того, что я понимаю, выбор переменных на основе p-значений (по крайней мере, в контексте регрессии) является в высшей степени ошибочным. Похоже, что выбор переменных на основе AIC (или аналогичных) также считается ошибочным по некоторым причинам, хотя это кажется немного неясным (например, см....
У меня есть ежедневные данные о продажах для продукта, который является очень сезонным. Я хочу уловить сезонность в регрессионной модели. Я читал, что если у вас есть квартальные или месячные данные, в этом случае вы можете создать 3 и 11 фиктивных переменных соответственно - но могу ли я иметь...
Читая учебник по регрессии, я обнаружил следующий абзац: Наименьших квадратов оценка вектора коэффициентов линейной регрессии ( )ββ\beta β^= ( XTИкс)- 1ИксTYβ^знак равно(ИксTИкс)-1ИксTY \hat{\beta} = (X^{t}X)^{-1}{X^t}y которая, если рассматривать ее как функцию данных (рассматривая предикторы X...
Можно ли получить положительную корреляцию между регрессором и откликом ( +0,43) и, после этого, получить отрицательный коэффициент в подогнанной регрессионной модели для этого регрессора? Я не говорю об изменениях знака регрессора среди некоторых моделей. Знак коэффициента всегда остается. Могут...
Я видел формулы в Википедии. которые касаются расстояния Махаланобиса и плеча: Расстояние Махаланобиса тесно связано со статистикой кредитного плеча , но имеет другой масштаб: D ^ 2 = (N - 1) (h - \ tfrac {1} {N}).hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). В связанной статье...
Примеры этой страницы показывают, что выбросы заметно влияют на простую регрессию, и это можно преодолеть с помощью методов надежной регрессии: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Я считаю, что lmrob и ltsReg - это другие надежные методы регрессии. Почему бы не...
Ортогональные многочлены в одномерном наборе точек - это многочлены, которые производят значения в этих точках таким образом, что их произведение точек и попарная корреляция равны нулю. R может создавать ортогональные многочлены с функцией poly . Эта же функция имеет вариант polym, который создает...
При использовании естественных (то есть ограниченных) кубических сплайнов созданные базовые функции являются в высокой степени коллинеарными, и при использовании в регрессии, по-видимому, они дают очень высокую статистику VIF (дисперсионный коэффициент инфляции), сигнализируя о...