Параметры регрессионной модели. Чаще всего это значения, на которые будут умножаться независимые переменные, чтобы получить прогнозируемое значение зависимой переменной.
Является ли когда-либо обоснованным включение двустороннего взаимодействия в модель без учета основных эффектов? Что, если ваша гипотеза касается только взаимодействия, вам все равно нужно включить основные...
Как я могу интерпретировать основные эффекты (коэффициенты для фиктивного фактора) в регрессии Пуассона? Предположим следующий пример: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13,...
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но...
Я пытаюсь создать полином второго порядка, соответствующий некоторым имеющимся у меня данным. Допустим, я заговорю это подходит с ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Я получил: Таким образом, подгонка второго порядка работает...
Я даже не знаю, имеет ли этот вопрос смысл, но в чем разница между множественной регрессией и частичной корреляцией (кроме очевидных различий между корреляцией и регрессией, к которым я не стремлюсь)? Я хочу выяснить следующее: у меня есть две независимые переменные ( , ) и одна зависимая...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная...
Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
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 =...
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...
Для простой линейной регрессии коэффициент регрессии вычисляется непосредственно из дисперсионно-ковариационной матрицы , используя где - индекс зависимой переменной, а - индекс объясняющей переменной.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Если есть только ковариационная матрица, можно ли...
Я изучал загрузочный пакет в R, и хотя я нашел несколько хороших учебников по его использованию, мне еще предстоит найти что-то, что точно описывает то, что происходит "за кулисами". Например, в этом примере руководство показывает, как использовать стандартные коэффициенты регрессии в качестве...
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...
Может ли кто-нибудь посоветовать мне, как интерпретировать оценки из логистической регрессии, используя ссылку на клоглог? Я установил следующую модель в lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Например, оценка времени составляет...
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...
Я запустил обобщенную линейную смешанную модель в R и включил эффект взаимодействия между двумя предикторами. Взаимодействие не было значительным, но основные эффекты (два предиктора) были оба. Теперь многие примеры из учебников говорят мне, что, если взаимодействие имеет существенный эффект,...
В множественной линейной регрессии можно найти коэффициент по следующей формуле. б = ( х'Икс)- 1( X') Yбзнак равно(Икс'Икс)-1(Икс')Yb = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Например: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <-...
Я использую Python Scikit-Learn для обучения и проверки логистической регрессии. scikit-learn возвращает коэффициенты регрессии независимых переменных, но не предоставляет стандартных ошибок коэффициентов. Мне нужны эти стандартные ошибки для вычисления статистики Вальда для каждого коэффициента и,...
Я понимаю, что это очень простой вопрос, но я нигде не могу найти ответ. Я вычисляю коэффициенты регрессии, используя либо нормальные уравнения, либо QR-разложение. Как я могу вычислить стандартные ошибки для каждого коэффициента? Я обычно думаю о стандартных ошибках как о:...
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 использую LASSO, в котором есть некоторые категориальные предикторы переменных и некоторые непрерывные. У меня есть вопрос о категориальных переменных. Первый шаг, который я понимаю, - разбить каждого из них на пустышки, стандартизировать их для справедливого наказания, а затем регрессировать....