Я пытаюсь понять результат, который вижу на графике ниже. Обычно я использую Excel и получаю линию линейной регрессии, но в приведенном ниже случае я использую R и получаю полиномиальную регрессию с помощью команды: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Поэтому мои...
В эконометрике, что подразумевается под сокращенной формой? Кроме того, что люди ищут, когда говорят: «Я хотел бы видеть сокращенные оценки формы». Это было распространено на работе, а отдельные объяснения и поиски в Google носят слишком технический характер. Надеюсь, что кто-то может привести...
В линейной регрессии мы часто получаем несколько R и R в квадрате. Каковы различия между
Я прочитал в Abdi (2003), что Когда независимые переменные попарно ортогональны, влияние каждой из них на регрессию оценивается путем вычисления наклона регрессии между этой независимой переменной и зависимой переменной. В этом случае (т. Е. Ортогональность IV) коэффициенты частичной регрессии...
Я прочитал здесь, что было числом степеней свободы, которые я должен использовать, выполняя t-тест на значимость коэффициента регрессии, но я не понимаю, почему. Насколько я понимаю, t-тесты обычно имеют n - 1 степень свободы.n - p - 1n−p−1n-p-1n -...
Я читаю газету, и автор пишет: Влияние A, B, C на Y изучалось с помощью множественного регрессионного анализа. A, B, C были введены в уравнение регрессии с Y в качестве зависимой переменной. Дисперсионный анализ представлен в Таблице 3. Эффект B на Y был значительным, причем B коррелировал .27 с Y....
Я узнаю о регрессии гребня и знаю, что регрессия гребня работает лучше при наличии мультиколлинеарности. Мне интересно, почему это правда? Был бы удовлетворен либо интуитивный, либо математический ответ (оба типа ответов были бы еще более удовлетворительными). Кроме того , я знаю, что β всегда...
Мое общее понимание состоит в том, что AIC имеет дело с компромиссом между добротностью соответствия модели и сложностью модели. А яС= 2 k - 2 l n ( L )AяСзнак равно2К-2LN(L)AIC =2k -2ln(L) = количество параметров в моделиККk = вероятностьLLL Байесовский информационный критерий BIC тесно связан с...
Я прочитал различные описания цензурированных данных: A) Как объяснено в этой теме, не количественные данные ниже или выше определенного порога подвергаются цензуре. Неколичественно означает, что данные выше или ниже определенного порога, но мы не знаем точного значения. Затем данные помечаются при...
Я применил логистическую регрессию к своим данным в SAS, и вот кривая ROC и таблица классификации. Я доволен цифрами в таблице классификации, но не совсем уверен, что показывают кривая Рока и область под ней. Любое объяснение будет с...
Когда мы говорим, чтобы регрессировать против X , мы имеем в виду, что X является независимой переменной, а Y зависимой переменной? то есть Y = a X + b .YYYXXXXXXY=aX+bY=aX+bY =aX +...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 5 лет назад . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance...
Я запустил линейную регрессию приема в колледж против баллов SAT и семейного / этнического происхождения. Данные являются вымышленными. Это продолжение предыдущего вопроса, на который уже дан ответ. Вопрос сосредоточен на сборе и интерпретации отношений шансов, оставляя оценки SAT в стороне для...
У меня есть обобщенная линейная модель, которая использует гауссово распределение и функцию логарифмической связи. После подгонки модели я проверяю невязки: график QQ, невязки против прогнозируемых значений, гистограмма невязок (признавая, что необходима должная осторожность). Все выглядит хорошо....
Меня очень смущает то, как вес работает в glm с family = "binomial". В моем понимании вероятность появления glm с family = "binomial" определяется следующим образом: где - «доля наблюдаемого успеха», а n - известное количество испытаний.е( у) = ( пп у) рп у( 1 - р )n ( 1 - у)= опыт( п [ ужурналп1 -...
Скажем, нас интересует, как на экзаменационные оценки учеников влияет количество часов, которые они изучают. Чтобы исследовать это соотношение, мы могли бы запустить следующую линейную регрессию: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a +...
У меня есть вопрос о двух разных методах из разных библиотек, которые, кажется, выполняют одну и ту же работу. Я пытаюсь сделать модель линейной регрессии. Вот код, который я использовал с помощью библиотеки statsmodel с OLS: X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(x,...
Все примеры, которые я нашел, используя глубокие убеждения или сверточные нейронные сети, используют их для классификации изображений, распознавания разговоров или распознавания речи. Полезны ли глубокие нейронные сети для классических задач регрессии, где функции не структурированы (например, не...
Как часть вывода обобщенной линейной модели, нулевое и остаточное отклонение используются для оценки модели. Я часто вижу формулы для этих величин, выраженные в виде логарифмической вероятности насыщенной модели, например: /stats//a/113022/22199 , Логистическая регрессия: как получить насыщенную...
Я ищу реализацию динамической модели, чтобы рекомендовать фильм пользователю. Рекомендация должна обновляться каждый раз, когда пользователь смотрит фильм или оценивает его. Чтобы было проще, я думаю о том, чтобы учесть два фактора: прошлые оценки других фильмов пользователем время, когда...