Вопросы с тегом «regression-coefficients»

11
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Как преобразовать стандартизированные коэффициенты в нестандартные коэффициенты?

Моя цель состоит в том, чтобы использовать коэффициенты, полученные в ходе предыдущих исследований по этому вопросу, для прогнозирования фактических результатов с учетом набора независимых переменных. Тем не менее, в исследовательской работе перечислены только бета-коэффициенты и t-значение. Я...

regression-coefficients
11
Как интерпретировать отрицательный коэффициент линейной регрессии для зарегистрированной переменной результата?

У меня есть модель линейной регрессии, где зависимая переменная записывается, а независимая переменная является линейной. Коэффициент наклона для ключевой независимой переменной отрицателен: . Не уверен, как интерпретировать.- .0564−.0564-.0564 Должен ли я использовать абсолютное значение затем...

linear-model interpretation regression-coefficients
11
Почему произведение двухфакторных коэффициентов регрессии линии -on- линии -on- равно квадрату корреляции?

Есть модель регрессии, где с и , у которой есть коэффициент корреляции .a = 1,6 b = 0,4 r = 0,60302Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 Если и затем переключаются, и уравнение становится где и , оно также имеет значение .Y X = c + d Y c = 0,4545 d =...

correlation regression-coefficients
10
Сравните статистическую значимость разницы между двумя полиномиальными регрессиями в R

Итак, прежде всего, я провел некоторое исследование на этом форуме, и я знаю, что были заданы чрезвычайно похожие вопросы, но на них обычно не отвечали должным образом, или иногда ответ просто не был достаточно подробным, чтобы я мог понять. Итак, на этот раз мой вопрос: у меня есть два набора...

r regression statistical-significance regression-coefficients group-differences
10
Тестирование на значимость коэффициентов в лассо логистической регрессии

[Подобный вопрос был задан здесь без ответов] Я подобрал модель логистической регрессии с регуляризацией L1 (логистическая регрессия Лассо), и я хотел бы проверить соответствие значимых коэффициентов и получить их p-значения. Я знаю, что тесты Вальда (например) - это возможность проверить...

logistic statistical-significance regression-coefficients lasso
10
Как интерпретировать логарифмически преобразованные коэффициенты в линейной регрессии?

Моя ситуация такова: У меня есть 1 непрерывная зависимая и 1 непрерывная предикторная переменная, которую я логарифмически преобразовал, чтобы нормализовать их остатки для простой линейной регрессии. Буду признателен за любую помощь в том, как я могу связать эти преобразованные переменные с их...

regression data-transformation regression-coefficients logarithm
10
Возможно ли в R (или вообще) заставить коэффициенты регрессии быть определенным знаком?

Я работаю с некоторыми реальными данными, и регрессионные модели дают противоречивые результаты. Обычно я доверяю статистике, но на самом деле некоторые из этих вещей не могут быть правдой. Основная проблема, которую я вижу, состоит в том, что увеличение одной переменной вызывает увеличение...

r regression regression-coefficients computational-statistics
10
Разница между маргинальной и условной моделями

Предельная модель учитывает корреляции внутри каждого кластера. Условная модель также учитывает корреляцию в пределах каждого кластера. Мои вопросы: Моделирует ли маргинальная модель основные эффекты в популяции, тогда как условная модель моделирует основные эффекты в кластере и в популяции?...

repeated-measures interpretation regression-coefficients marginal-model
10
Как сравнить два наклона регрессии для одного предиктора для двух разных результатов?

Мне нужно сравнить два наклона регрессии, где: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ Как я могу сравнить b1 и b2? Или на языке моего конкретного примера с грызунами я хочу сравнить antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length de naso-occipital length ~ a + b2 * humeral length...

regression regression-coefficients
10
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод,...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
9
Можно ли использовать стандартизированные

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...

regression regression-coefficients multicollinearity r-squared
9
Что это за компромиссная дисперсия для коэффициентов регрессии и как ее получить?

В данной работе , ( байесовский вывод для Компоненты дисперсии , используя только Error Контрастов , Харвилл, 1974), автор утверждает ( у- Хβ)'ЧАС- 1( у- Хβ) = ( у- Хβ^)'ЧАС- 1( у- Хβ^) + ( β- β^)'( Х'ЧАС- 1Икс) ( β- β^)(Y-Иксβ)'ЧАС-1(Y-Иксβ)знак...

regression regression-coefficients heteroscedasticity bias linear-algebra
9
Как применить коэффициент коэффициента для факторов и интерактивных терминов в линейном уравнении?

Используя R, я установил линейную модель для одной переменной ответа из смеси непрерывных и дискретных предикторов. Это базовый уровень, но мне трудно понять, как работает коэффициент для дискретного фактора. Концепция: Очевидно, что коэффициент непрерывной переменной «х» применяется в форме, y =...

linear-model regression-coefficients contrasts
9
Модель пропорционального риска Кокса и интерпретация коэффициентов, когда задействовано взаимодействие в верхнем регистре

Вот краткий вывод использованной мною модели Кокша (я использовал R, и вывод основан на наилучшей конечной модели, т.е. включены все значимые объясняющие переменные и их взаимодействия): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) #...

r interaction regression-coefficients cox-model
9
Какая модель глубокого обучения может классифицировать категории, которые не являются взаимоисключающими

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
9
Обнаружены высокоразмерные, коррелированные данные и основные особенности / ковариаты; тестирование нескольких гипотез?

У меня есть набор данных с около 5000 часто коррелированных признаков / ковариат и двоичным ответом. Данные были переданы мне, я не собирал их. Я использую Лассо и повышение градиента для построения моделей. Я использую повторную вложенную перекрестную проверку. Я сообщаю о самых больших...

machine-learning multiple-comparisons regression-coefficients lasso high-dimensional