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...
У меня есть некоторые кумулятивные данные о частоте. Линия выглядит так, как будто она очень хорошо вписывается в данные, но в ней есть циклическое / периодическое покачивание. Я хотел бы оценить, когда совокупная частота достигнет определенного значения c . Когда я строю графики остатков и...
Я студент-медик, пытаюсь понять статистику (!) - так что будьте осторожны! ;) Я пишу эссе, содержащее достаточное количество статистического анализа, включая анализ выживания (Kaplan-Meier, Log-Rank и регрессия Кокса). Я провел регрессию Кокса на моих данных, пытаясь выяснить, могу ли я найти...
Я пытаюсь понять логику F-теста ANOVA в Простом линейном регрессионном анализе. У меня такой вопрос: Когда значение F, т.е. MSR/MSEбольшое, мы принимаем модель как значимую. Какая логика стоит за...
Я знаю, что корреляция подразумевает не причинно-следственную связь, а силу и направление отношений. Означает ли простая линейная регрессия причинную связь? Или для этого требуется статистический тест (t-критерий и т....
У меня есть модель (из литературы). У меня также есть необработанные данные для прогнозирующих переменных. Какое уравнение я должен использовать, чтобы получить вероятности? Как мне объединить необработанные данные и коэффициенты, чтобы получить...
Мы работаем с некоторыми логистическими регрессиями, и мы поняли, что средняя оценочная вероятность всегда равна доле вероятностей в выборке; то есть среднее значение подгонянных значений равно среднему значению по выборке. Кто-нибудь может объяснить мне причину или дать ссылку, где я могу найти...
Обновление : Извините за другое обновление, но я нашел несколько возможных решений с дробными полиномами и конкурирующим пакетом риска, с которым мне нужна помощь. Проблема Я не могу найти простой способ сделать зависящий от времени анализ коэффициентов в R. Я хочу иметь возможность взять мой...
Предположим, мы запустили простую линейную регрессию , сохранили невязки и нарисовали гистограмму распределения невязок. Если мы получим что-то похожее на знакомый дистрибутив, можем ли мы предположить, что наш термин ошибки имеет такое распределение? Скажем, если мы выяснили, что остатки похожи на...
Интересно, почему мы используем предположение Гаусса при моделировании ошибки. В курсе ML Стэнфорда профессор Нг описывает его в основном двумя способами: Это математически удобно. (Это связано с подходом наименьших квадратов и легко решается псевдообратным) Из-за центральной предельной теоремы мы...
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...
Это основной вопрос о моделях Box-Jenkins MA. Как я понимаю, модель MA - это, в основном, линейная регрессия значений временного ряда относительно предыдущих слагаемых ошибок . То есть наблюдение сначала регрессирует к своим предыдущим значениям а затем одно или несколько значений используются в...
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 делаю линейную регрессию с преобразованной зависимой переменной. Следующее преобразование было сделано для того, чтобы предположение о нормальности остатков было выполнено. Нетрансформированная зависимая переменная была отрицательно искажена, и следующее преобразование приблизило ее к...
У меня есть два временных ряда: Прокси для премии за рыночный риск (ERP; красная линия) Безрисковая ставка по государственному облигации (синяя линия) Я хочу проверить, может ли безрисковая ставка объяснить ERP. Таким образом, я в основном последовал совету Цая (2010, 3-е издание, стр. 96):...
Я реализую Ridge Regression в модуле Python / C, и я столкнулся с этой "маленькой" проблемой. Идея заключается в том, что я хочу выбрать эффективные степени свободы, более или менее равномерно распределенные (например, график на странице 65 «Элементы статистического обучения» ), например: где -...
Учитывая непрерывную зависимую переменную y и независимые переменные, включая порядковую переменную X 1 , как мне вписать линейную модель R? Есть ли документы об этом типе...
Кратко объясните, что подразумевается под интерполяцией. Как это связано с понятием регрессии? Интерполяция - это искусство чтения между строками таблицы, а в элементарной математике этот термин обычно обозначает процесс вычисления промежуточных значений функции из набора заданных или табличных...
Я выполнил регрессию с 4 переменными, и все они очень статистически значимы, со значениями T и (я говорю потому что кажется неуместным включать десятичные дроби), которые очень высоки и явно значимы. Но тогда только 2284. Я неверно истолковываю здесь значения t, чтобы обозначать то, чем они не...
tl; dr - для регрессии OLS, более высокий R-квадрат также подразумевает более высокое P-значение? В частности, для одной объясняющей переменной (Y = a + bX + e), но было бы также интересно узнать для n нескольких объясняющих переменных (Y = a + b1X + ... bnX + e). Контекст - я выполняю регрессию...