Когда я оцениваю случайное блуждание с AR (1), коэффициент очень близок к 1, но всегда меньше. Какова математическая причина того, что коэффициент не больше
В настоящее время я работаю над метаанализом, для которого мне нужно проанализировать множественные величины эффекта, вложенные в образцы. Я неравнодушен к методу трехуровневого метаанализа Cheung (2014) к метаанализу зависимых величин эффекта, в отличие от некоторых других возможных стратегий...
Я запутался в том, как оценивать апостериорное предиктивное распределение для байесовской линейной регрессии, за пределами основного случая, описанного здесь на странице 3 и скопированного ниже. р ( у~∣ у) = ∫р ( у~∣ β, σ2) p ( β, σ2∣ у)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int...
Я анализирую данные отслеживания глаз из разработанного эксперимента. Упрощенная версия моих данных выглядит следующим образом (Вы можете получить данные dput () здесь ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 Face 90 6 9...
Я прочитал в газете следующее предложение: Тот факт, что есть разница между краткосрочными и долгосрочными коэффициентами, является результатом нашей спецификации, которая включает в себя отстающие эндогенные переменные. Они запускают регрессию в первых различиях и включают отставание зависимой...
У меня есть следующие простые векторы X и Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Я хочу сделать регрессию с использованием журнала X. Чтобы избежать получения журнала (0), я стараюсь положить +1 или +0,1 или +0,00001 или...
Ниже приведена номограмма, созданная из набора данных mtcars с пакетом rms для формулы: mpg ~ wt + am + qsec Сама модель кажется хорошей с R2 0,85 и P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes...
Очень простой вопрос, касающийся OLS регрессийр2р2R^2 запустить регрессию OLS y ~ x1, у нас есть р2р2R^2 , скажем, 0,3 запустить регрессию OLS y ~ x2, у нас есть еще один р2р2R^2 , скажем, 0,4 Теперь мы запустим регрессию y ~ x1 + x2, какое значение может иметь R в квадрате этой регрессии? Я думаю,...
Функция R cv.glm (library: boot) вычисляет предполагаемую K-кратную ошибку прогнозирования перекрестной проверки для обобщенных линейных моделей и возвращает дельту. Имеет ли смысл использовать эту функцию для регрессии лассо (library: glmnet) и, если да, то как ее можно выполнить? Библиотека...
У меня есть набор данных, состоящий из 10 переменных. Я запустил частичные наименьшие квадраты (PLS), чтобы предсказать одну переменную ответа по этим 10 переменным, извлек 10 компонентов PLS, а затем вычислил дисперсию каждого компонента. По исходным данным я взял сумму дисперсий всех переменных,...
Система рейтинга Эло использует алгоритм минимизации градиентного спуска функции кросс-энтропийной потери между ожидаемой и наблюдаемой вероятностью исхода в парных сравнениях. Мы можем написать общие функции потерь как Е= - ∑н , япяГ о г( дя)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) где сумма...
В прошлом я задавал мне ряд вопросов, касающихся опубликованных работ в ряде областей, где регрессии (и связанные с ними модели, такие как панельные модели или GLM) используются в данных наблюдений (то есть данных, не полученных контролируемым экспериментом). во многих случаях - но не всегда -...
Мне было интересно, где есть общая формула для связи ожидаемого значения непрерывной случайной величины как функции квантилей того же самого rv. Ожидаемое значение rv определяется как: E ( X ) = ∫ x d F X ( x ) и квантили определяются как: Q p X = { x : F X ( x ) = p } = F - 1 X ( p ) для p ∈...
Я представил статью, которая была отклонена из-за неправильного способа анализа выживания. Рефери не оставил никаких других подробностей или объяснений, кроме: «Анализ выживания по временным тенденциям требует более сложных способов цензуры». Вопрос: Снизился ли избыточный риск смерти среди...
У меня есть вопрос относительно правильности использования RMSE (среднеквадратичная ошибка) для сравнения различных логистических моделей. Ответ либо, 0либо 1и прогнозы вероятности между 0- 1? Применяется ли приведенный ниже способ и для двоичных ответов? # Using glmnet require(glmnet)...
Предположим, что я пытаюсь повторно параметризовать функцию правдоподобия, которая экспоненциально распределена. Если моя первоначальная функция правдоподобия: p(y∣θ)=θe−θyp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} и я хотел бы повторно параметризовать его, используя , поскольку - это не...
В этой статье (свободно доступной через PubMed central) авторы используют отрицательную биномиальную регрессию для моделирования оценки на 10-элементном инструменте скрининга, набравшем 0-40. Эта процедура предполагает подсчет данных, что здесь явно не так. Мне бы хотелось узнать ваше мнение о том,...
Что вы думаете об использовании регрессии для проецирования за пределы диапазона данных? Если мы уверены, что она соответствует форме линейной или мощной модели, не может ли модель быть полезной за пределами диапазона данных? Например, у меня объем зависит от цены. Мы должны быть в состоянии...
Как аналог этого поста , я работал над моделированием данных с непрерывными переменными, подстраиваясь под коррелированные перехваты и уклоны. Хотя на сайте и за его пределами есть отличные сообщения на эту тему , у меня возникли трудности с поиском от начала до конца примера с симулированными...
При выполнении байесовской линейной регрессии необходимо назначить априор для наклона и точки пересечения . Поскольку является параметром местоположения, имеет смысл назначить унифицированный априор; однако, мне кажется, что сродни параметру масштаба, и кажется неестественным назначать униформу до...