Bezieht sich auf die Variablen, die in einem Modell verwendet werden, um eine Antwort vorherzusagen. Dieses Tag kann auch für verwendet werden X. X. Variablen in der erklärenden und deskriptiven Modellierung, nicht nur in der prädiktiven Modellierung. Das gleiche Konstrukt wird in verschiedenen Kontexten unter vielen Namen verwendet, einschließlich: unabhängige Variable, erklärende Variable, Regressorvariable, Kovariate usw. Dieses Tag kann für jeden dieser synonymen Begriffe verwendet werden.
Zum Beispiel habe ich historische Verlustdaten und berechne extreme Quantile (Value-at-Risk oder wahrscheinlicher maximaler Verlust). Die erzielten Ergebnisse dienen dazu, den Verlust abzuschätzen oder vorherzusagen. Wo kann man die Grenze ziehen? Ich bin
Ich habe mehrere Kovariaten in meiner Berechnung für ein Modell, und nicht alle sind statistisch signifikant. Sollte ich die entfernen, die nicht sind? Diese Frage diskutiert das Phänomen, beantwortet aber nicht meine Frage: Wie interpretiere ich den nicht signifikanten Effekt einer Kovariate in...
Ich habe 2 einfache Fragen zur linearen Regression: Wann wird empfohlen, die erklärenden Variablen zu standardisieren? Wie kann man nach einer Schätzung mit standardisierten Werten mit neuen Werten vorhersagen (wie sollte man die neuen Werte standardisieren)? Einige Referenzen wären hilfreich....
Vorstellen Sie führen eine lineare Regression mit vier numerischen Prädiktoren aus (IV1, ..., IV4). Wenn nur IV1 als Prädiktor enthalten ist, lautet die standardisierte Beta +.20 Wenn Sie auch IV2 bis IV4 einschließen, wird das Vorzeichen des standardisierten Regressionskoeffizienten von IV1...
Ich meine, einige dieser Variablen sind stark miteinander korreliert. Wie / warum / in welchem Kontext definieren wir sie als unabhängige
Ich bin etwas verwirrt, wenn eine unabhängige Variable (auch Prädiktor oder Feature genannt) in einem statistischen Modell, z. B. das in linearer Regression , eine Zufallsvariable ist.XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
Was ist die Grenze für die Anzahl unabhängiger Variablen, die in eine Mehrfachregressionsgleichung eingegeben werden können? Ich habe 10 Prädiktoren, die ich im Hinblick auf ihren relativen Beitrag zur Ergebnisvariablen untersuchen möchte. Sollte ich eine Bonferroni-Korrektur verwenden, um mehrere...
Ich habe mir viele R-Datensätze, Postings in DASL und anderswo angesehen und finde nicht sehr viele gute Beispiele für interessante Datensätze, die die Analyse der Kovarianz für experimentelle Daten veranschaulichen. Es gibt zahlreiche "Spielzeug" -Datensätze mit erfundenen Daten in statistischen...
Ich habe kürzlich herausgefunden, wie man Expositionen über die Zeit modelliert, indem man das Protokoll der (z. B.) Zeit als Offset in einer Poisson-Regression verwendet. Ich habe verstanden, dass der Versatz Zeit als Kovariate mit Koeffizient 1 entspricht. Ich möchte den Unterschied zwischen...
Ich verwende ein Logit-Modell. Meine abhängige Variable ist binär. Ich habe jedoch eine unabhängige Variable , die kategorischen und enthält die Antworten: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Es ist also ordinal ("quantitativ kategorisch"). Ich bin mir nicht sicher, wie ich...
Wie passe ich ein lineares Modell an, wenn eine stetige abhängige Variable y und unabhängige Variablen einschließlich einer Ordinalvariablen X 1 gegeben sind R? Gibt es Papiere zu diesem
Eine Grundannahme bei der Verwendung von Regressionsmodellen zur Inferenz ist, dass "alle relevanten Prädiktoren" in die Prädiktionsgleichung einbezogen wurden. Der Grund dafür ist, dass die Nichteinbeziehung eines wichtigen Faktors aus der realen Welt zu verzerrten Koeffizienten und damit zu...
Ich habe einen Forschungsstudenten mit einem bestimmten Problem beraten und wollte unbedingt die Meinung anderer auf dieser Website einholen. Kontext: Der Forscher hatte drei Arten von Prädiktorvariablen. Jeder Typ enthielt eine andere Anzahl von Prädiktorvariablen. Jeder Prädiktor war eine...
Mir ist klar, dass dies wahrscheinlich eine sehr einfache Frage ist, aber nach der Suche kann ich die gesuchte Antwort nicht finden. Ich habe ein Problem, bei dem ich die Variablen standardisieren muss, die die (Ridge-Regression) ausführen, um die Ridge-Schätzungen der Betas zu berechnen. Ich...
Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind...
Hauptbearbeitung: Ich möchte mich bisher bei Dave & Nick für ihre Antworten bedanken. Die gute Nachricht ist, dass ich die Schleife zum Laufen gebracht habe (Prinzip aus Prof. Hydnmans Beitrag zur Chargenprognose). So konsolidieren Sie die ausstehenden Abfragen: a) Wie erhöhe ich die maximale...
Warum sollte man in einer genetischen Assoziationsstudie Alter und Altersquadrat als Kovariaten verwenden? Ich kann die Verwendung des Alters verstehen, wenn es als signifikante Kovariate identifiziert wurde, aber ich bin hinsichtlich der Verwendung des Alters im Quadrat
Ich habe acht unabhängige Variablen und eine abhängige. Ich habe eine Korrelationsmatrix erstellt, und 5 von ihnen haben eine geringe Korrelation mit dem DV. Ich habe dann eine schrittweise multiple Regression durchgeführt, um zu sehen, ob eine / alle IVs den DV vorhersagen können. Die Regression...
Ich denke über ein Problem nach, das darin besteht, das Protokoll (die Ausgaben) eines Kunden mithilfe der linearen Regression vorherzusagen. Ich überlege, welche Funktionen als Eingabe verwendet werden sollen, und frage mich, ob es in Ordnung wäre, das Perzentil einer Variablen als Eingabe zu...