Взвешенная регрессия наименьших квадратов - это обобщение регрессии OLS, используемой, когда разные точки данных имеют разную важность или «веса». См. Также [взвешенные данные].
Я немного работал в R и сталкивался с такими вещами, как PCA, SVD, QR-разложения и многими такими результатами линейной алгебры (при проверке оценки взвешенных регрессий и т. Д.), Поэтому я хотел знать, есть ли у кого-нибудь рекомендации относительно хорошего всеобъемлющая книга по линейной...
Я немного потерян в процессе регрессии WLS. Мне дали набор данных, и моя задача состоит в том, чтобы проверить, есть ли гетероскедентность, и если да, я должен запустить регрессию WLS. Я провел тест и нашел доказательства гетероскедентности, поэтому мне нужно запустить WLS. Мне сказали, что WLS -...
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...
В последнее время вопросы случайного просмотра вызвали у меня воспоминания о том, что один из моих профессоров несколько лет назад предупреждал об использовании коэффициентов в регрессионных моделях. Так что я начал читать об этом, что привело к Кронмал 1993 года. Я хочу убедиться, что я правильно...
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 -...
Я ищу ссылку, где доказано, что гармоническое среднее x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} минимизирует (в zzz ) сумму квадратов относительных ошибок ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
После года, проведенного в аспирантуре, мое понимание «взвешенных наименьших квадратов» таково: пусть , будет некоторой матрицей проектирования, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p - вектор параметров, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n - вектор ошибок, такой что \ boldsymbol \...
В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня...
Я понимаю механизм вычисления весов, используя оценки склонности : а затем применяют веса в регрессионном анализе, и эти веса служат для «контролировать» или разъединять эффекты ковариат в группах лечения и контрольной группы с переменной результата.w i , j = t r e a...
Я использую стандартную версию логистической регрессии для подгонки моих входных переменных к двоичным выходным переменным. Однако в моей задаче отрицательные выходы (0 с) намного превосходят положительные (1 с). Соотношение составляет 20: 1. Поэтому, когда я обучаю классификатор, кажется, что даже...
Может кто-нибудь сказать мне, почему я получаю разные результаты от Rвзвешенных наименьших квадратов и ручного решения с помощью матричной операции ? В частности, я пытаюсь вручную решить , где - диагональная матрица весов, - матрица данных, - ответ вектор. W A bWAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf...