Я хочу сделать порядковую логистическую регрессию в R без предположения о вероятности пропорциональности. Я знаю, что это можно сделать напрямую, используя vglm()функцию в Rнастройках parallel=FALSE. Но моя проблема в том, как исправить определенный набор коэффициентов в этой настройке регрессии?...
Каковы применения или преимущества методов регрессии с уменьшением размерности (DRR) или контролируемого уменьшения размерности (SDR) по сравнению с традиционными методами регрессии (без уменьшения размерности)? Этот класс методов находит низкоразмерное представление набора функций для задачи...
У меня есть большие данные опроса, двоичная переменная результата и много объясняющих переменных, включая двоичные и непрерывные. Я строю наборы моделей (экспериментирую как с GLM, так и со смешанным GLM) и использую теоретико-информационные подходы для выбора топ-модели. Я тщательно изучил...
Я хотел бы проверить, какая регрессия лучше всего подходит для моих данных. Моя зависимая переменная - это число и имеет много нулей. И мне понадобится некоторая помощь, чтобы определить, какую модель и семейство использовать (пуассоновское или квазипуассонное или нулевая инфляция пуассоновых...
Документация R для обоих не проливает много света. Все, что я могу получить по этой ссылке, это то, что использование любого из них должно быть хорошо. Я не понимаю, почему они не равны. Факт: пошаговая функция регрессии в R, step()использует extractAIC(). Интересно, что запуск lm()модели и...
Я пытаюсь смоделировать переменную ответа, теоретически ограниченную между -225 и +225. Переменная - это общая оценка, которую субъекты получают, играя в игру. Хотя теоретически это возможно для предметов +225. Несмотря на это, потому что счет зависел не только от действий субъектов, но и от...
Ридж регрессия может быть выражена как у = ( X ' X + I г ) - 1 X х , где у являюсь прогнозируемым метка, я d в d × d определить матрицу, х объект мы пытаемся найти лейбл для, и х в п × d матрица п объектов х я = ( х я , 1 , . . .y^=(X′X+aId)−1Xxy^=(X′X+aId)−1Xx\hat{y} = (\mathbf{X'X} +...
Что означает t valueи Pr(>|t|)когда используется summary()функция на модели линейной регрессии в R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *...
Отказ от ответственности: это для домашнего проекта. Я пытаюсь найти лучшую модель для цен на алмазы, в зависимости от нескольких переменных, и у меня пока что есть довольно хорошая модель. Однако я столкнулся с двумя переменными, которые явно коллинеарны: >with(diamonds, cor(data.frame(Table,...
Я хочу связать дефекты кода с такими показателями сложности кода, как близость. Одна из распространенных моделей состоит в том, чтобы рассматривать это как процесс Пуассона, где продолжительность - это то, сколько времени затрачивается на кодирование, а плотность - это функция сложности кода. Я...
Мой вопрос заключается в том, могу ли я использовать размер эффекта в качестве зависимой переменной и другой размер эффекта в качестве независимой переменной в мета-регрессии?XИксXYYY Например, я провел метаанализ влияния упражнений на проблемы с алкоголем и обнаружил значительные результаты и...
Ранее я узнал о распределениях выборки, которые дали результаты, которые были для оценки, с точки зрения неизвестного параметра. Например, для выборочных распределений и в модели линейной регрессии β 1Уя=βо+β1Xя+εяβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yя= βо+ β1Икся+ εяYязнак равноβо+β1Икся+εяY_i =...
Может ли кто-нибудь помочь дать концептуальное объяснение того, как делаются прогнозы для новых данных при использовании сглаживания / сплайнов для прогнозирующей модели? Например, учитывая модель , созданную с использованием gamboostв mboostпакете в R, с р-сплайнами, как предсказания новых данных...
Как вы можете доказать, что нормальные уравнения: имеют одно или несколько решений без предположения, что X обратимо?( ХTИкс) β= ХTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Мое единственное предположение, что это как-то связано с обобщенным обратным, но я полностью...
Я использовал следующий код R, чтобы соответствовать пробитной модели: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Я хочу знать, что делает stepwiseи backward/forwardделает именно и как выбрать...
Я применил некоторые данные, чтобы найти лучшее решение переменных регрессионной модели с использованием регрессии гребня в R. Я использовал lm.ridgeи glmnet(когда alpha=0), но результаты сильно отличаются, особенно когда lambda=0. Предполагается, что оба оценщика параметров имеют одинаковые...
В простой линейной регрессии часто требуется проверить, выполнены ли определенные допущения, чтобы можно было сделать вывод (например, остатки обычно распределяются). Целесообразно ли проверять допущения, проверяя, нормально ли распределены установленные значения?...
У нас есть данные с двоичным результатом и некоторыми ковариатами. Я использовал логистическую регрессию для моделирования данных. Просто простой анализ, ничего необычного. Предполагается, что конечным результатом будет кривая доза-эффект, где мы показываем, как изменяется вероятность для...
Я хотел бы проверить, соответствуют Rли мои данные нормальному логарифму или парето. Как я мог это сделать? Возможно, это ks.testможет помочь мне, но как я могу получить параметры αα\alpha и kkk для распределения Парето для моих...
Я хотел бы вручную зафиксировать определенный коэффициент, скажем, , затем подогнать коэффициенты ко всем остальным предикторам, сохраняя при этом β 1 = 1,0 в модели.β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Как я могу добиться этого с помощью R? Я бы особенно хотел поработать с LASSO (...