Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Điều gì sẽ là một số lượng quan sát tối thiểu "hợp lý" để tìm kiếm một xu hướng theo thời gian với hồi quy tuyến tính? Điều gì về việc phù hợp với một mô hình bậc hai? Tôi làm việc với các chỉ số tổng hợp bất bình …

15 regression 

Tôi quen với việc sử dụng nhiều hồi quy tuyến tính để tạo ra các mô hình của các biến khác nhau. Tuy nhiên, tôi đã tò mò nếu các bài kiểm tra hồi quy đã từng được sử dụng để thực hiện bất kỳ loại kiểm tra giả thuyết …

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Nói rằng tôi có N quan sát, có thể là nhiều yếu tố và tôi lặp lại mỗi lần quan sát hai lần (hoặc M lần), làm thế nào một hồi quy trên tập kích thước NM mới này so với hồi quy trên các quan sát ban đầu?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Tôi sẽ quan tâm đến việc tìm cách trong R để cập nhật hiệu quả mô hình tuyến tính khi quan sát hoặc dự đoán được thêm vào. biglm có khả năng cập nhật khi thêm các quan sát, nhưng dữ liệu của tôi đủ nhỏ để lưu trong bộ …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Tôi đang sử dụng hồi quy logistic nhị thức để xác định xem việc tiếp xúc has_xhoặc has_yảnh hưởng đến khả năng người dùng sẽ nhấp vào cái gì đó. Mô hình của tôi là như sau: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) …

15 regression  logistic  standard-error  logit 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Tôi có nhiệm vụ dạy định lý Frish Waugh về kinh tế lượng, điều mà tôi chưa nghiên cứu. Tôi đã hiểu các phép toán đằng sau nó và tôi cũng hy vọng ý tưởng "hệ số bạn nhận được cho một hệ số cụ thể từ một mô hình …

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition 

Tôi đang cố gắng để hiểu làm thế nào các chức năng ảnh hưởng làm việc. Ai đó có thể giải thích trong bối cảnh hồi quy OLS đơn giản yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} nơi tôi muốn chức năng ảnh hưởng cho .ββ\beta

15 regression  least-squares 

Câu hỏi của tôi rất đơn giản: tại sao chúng ta chọn bình thường là phân phối mà thuật ngữ lỗi xảy ra trong giả định hồi quy tuyến tính? Tại sao chúng ta không chọn những người khác như đồng phục, t hoặc bất cứ điều gì?

14 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Tôi có một số dữ liệu phù hợp với một đường thẳng gần đúng: Khi tôi thực hiện hồi quy tuyến tính của các giá trị này, tôi nhận được một phương trình tuyến tính: y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 Trong một thế giới lý tưởng, phương trình nên lày=xy=xy = x …

14 regression  hypothesis-testing  statistical-significance 

Trong hồi quy tuyến tính, chúng tôi đưa ra các giả định sau Giá trị trung bình của phản hồi, E(Yi)E(Yi)E(Y_i) , tại mỗi bộ giá trị của các yếu tố dự đoán, (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) , là một hàm tuyến tính của các yếu tố dự đoán. Các lỗi, , …

14 regression  assumptions 

Giả sử chúng ta có các điểm dữ liệu đầu vào (dự đoán) và đầu ra (phản hồi) A, B, C, D, E và chúng ta muốn khớp một đường qua các điểm. Đây là một vấn đề đơn giản để minh họa cho câu hỏi, nhưng cũng có thể …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

Tôi hiểu điều đó có nghĩa là mô hình rất tệ trong việc dự đoán các điểm dữ liệu riêng lẻ nhưng đã thiết lập một xu hướng vững chắc (ví dụ: y đi lên khi x đi lên).

14 regression  inference  r-squared  linear 

Tại sao hồi quy tuyến tính và Mô hình tổng quát có các giả định không nhất quán? Trong hồi quy tuyến tính, chúng tôi giả sử phần dư có dạng Gaussian Trong hồi quy khác (hồi quy logistic, hồi quy độc), chúng tôi giả sử đáp ứng có dạng …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

Nó có thể là một câu hỏi kỳ lạ, nhưng là một người mới làm quen với chủ đề này, tôi tự hỏi tại sao chúng ta sử dụng hồi quy để hủy bỏ chuỗi thời gian nếu một trong những giả định của hồi quy là dữ liệu nên …

14 regression  time-series  trend  iid