Что такое переменная-супрессор в множественной регрессии и какие могут быть способы визуального отображения эффекта подавления (его механизм или свидетельство в результатах)? Я хотел бы пригласить всех, у кого есть мысли,...
Что такое переменная-супрессор в множественной регрессии и какие могут быть способы визуального отображения эффекта подавления (его механизм или свидетельство в результатах)? Я хотел бы пригласить всех, у кого есть мысли,...
Кто-нибудь знает, как определить, являются ли пункты 7, 16 и 29 влиятельными или нет? Я где-то читал, что, поскольку расстояние Кука меньше 1, это не так. Я прав?
У меня есть несколько ковариат в моем расчете для модели, и не все из них являются статистически значимыми. Должен ли я удалить те, которые не являются? Этот вопрос обсуждает это явление, но не отвечает на мой вопрос: как интерпретировать незначительный эффект ковариаты в ANCOVA? В ответе на этот...
Регрессия под наименьшим углом и лассо имеют тенденцию давать очень похожие пути регуляризации (идентичные, за исключением случаев, когда коэффициент пересекает ноль). Они оба могут эффективно соответствовать практически одинаковым алгоритмам. Есть ли какая-либо практическая причина, чтобы...
Мой вопрос заключается в том, нужно ли нам стандартизировать набор данных, чтобы убедиться, что все переменные имеют одинаковую шкалу, между [0,1], до подбора логистической регрессии. Формула: xi−min(xi)max(xi)−min(xi)xi−min(xi)max(xi)−min(xi)\frac{x_i-\min(x_i)}{\max(x_i)-\min(x_i)} В моем наборе...
Я довольно новичок в этом вопросе с тестами на биномиальные данные, но мне нужно было сделать один, и теперь я не уверен, как интерпретировать результат. Переменная y, переменная отклика, является биномиальной, а объясняющие факторы непрерывны. Вот что я получил при подведении итогов: glm(formula =...
Условная квантиль оценка регрессии с помощью Koenker и Бассета (1978) для τthτth\tau^{th} квантиля определяется как β Q R = мин , где \ rho_ \ тау = u_i \ CDOT (\ тау - 1 (u_i <0)) является повторно - весовая функция (называемая «контрольной» - функцией) остатков u_i ....
Я заметил, что в R регрессии Пуассона и отрицательная биномиальная (NB) всегда соответствуют одинаковым коэффициентам для категориальных, но не непрерывных предикторов. Например, вот регрессия с категориальным предиктором: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks,...
Я пытаюсь запустить регрессию OLS: DV: изменение веса за год (начальный вес - конечный вес) IV: Независимо от того вы занимаетесь спортом. Тем не менее, кажется разумным, что более тяжелые люди будут терять больше веса на единицу нагрузки, чем более худые люди. Таким образом, я хотел включить...
Если полиномиальная регрессия моделирует нелинейные отношения, как ее можно считать частным случаем множественной линейной регрессии? Википедия отмечает, что «хотя полиномиальная регрессия соответствует нелинейной модели данных, в качестве задачи статистической оценки она является линейной, в том...
Я делаю многомерную регрессию Кокса, у меня есть значимые независимые переменные и бета-значения. Модель очень хорошо вписывается в мои данные. Теперь я хотел бы использовать мою модель и прогнозировать выживание нового наблюдения. Мне неясно, как это сделать с моделью Кокса. В линейной или...
Для графика 1 я могу проверить связь между x и y, выполнив простую корреляцию. Для графика 2, где взаимосвязь нелинейная, но существует четкая связь между x и y, как я могу проверить связь и обозначить ее природу?...
TL, DR: кажется, что, вопреки часто повторяемым советам, перекрестная проверка «один-один-один» (LOO-CV), то естькратное CV, где(количество сгибов) равно(число обучающих наблюдений) - дает оценки ошибки обобщения, которые являются наименьшей переменной для любого, а не самой переменной, предполагая...
Я в настоящее время использую пакет R lme4 . Я использую линейные модели смешанных эффектов со случайными эффектами: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects...
У меня есть 2 простых вопроса о линейной регрессии: Когда рекомендуется стандартизировать объясняющие переменные? Как только можно выполнить оценку с использованием стандартизированных значений, как можно прогнозировать с помощью новых значений (как следует стандартизировать новые значения)?...
Я хочу предположить, что температура поверхности моря в Балтийском море один и тот же год за годом, а затем описать это с помощью функции / линейной модели. У меня была идея просто ввести год в виде десятичного числа (или num_months / 12) и узнать, какой должна быть температура в это время. Бросив...
На странице 223 «Введение в статистическое обучение» авторы суммируют различия между регрессией гребня и лассо. Они предоставляют пример (рис. 6.9) того, когда «лассо имеет тенденцию превосходить регрессию гребня с точки зрения смещения, дисперсии и MSE». Я понимаю, почему лассо может быть...
Мне было интересно, какая разница и связь между прогнозом и прогнозом? Особенно во временных рядах и регрессии? Например, правильно ли я это: Во временных рядах прогнозирование, по-видимому, означает оценку будущих значений с учетом прошлых значений временного ряда. В регрессии предсказание,...
Может кто-нибудь подсказать, когда выбрать SVM или LR? Я хочу понять интуицию, лежащую в основе различий между критериями оптимизации изучения гиперплоскости двух, где соответствующие цели заключаются в следующем: SVM: попытаться максимизировать разницу между ближайшими векторами поддержки LR:...
Я читаю книгу о линейной регрессии и у меня возникли проблемы с пониманием дисперсионно-ковариационной матрицы bb\mathbf{b} : Диагональные элементы достаточно просты, но недиагональные немного сложнее, меня удивляет то, что...