Ich arbeite derzeit an einem Vorhersagemodellierungsprojekt: Ich versuche, ein Modell zu lernen und Echtzeitvorhersagen auf der Grundlage des Modells zu treffen, das ich offline gelernt habe. Ich habe kürzlich angefangen, die Ridge-Regression zu verwenden, weil ich gelesen habe, dass...
Haftungsausschluss: Dies ist für ein Hausaufgabenprojekt. Ich versuche, das beste Modell für Diamantpreise zu finden, abhängig von mehreren Variablen, und ich scheine bisher ein ziemlich gutes Modell zu haben. Ich bin jedoch auf zwei Variablen gestoßen, die offensichtlich kollinear...
Kollinearität kann bestimmte Probleme bei verschiedenen Arten von Regressionsproblemen aufwerfen. Insbesondere kann dies dazu führen, dass die Parameterschätzungen eine hohe Varianz aufweisen und instabil sind. Es wurden verschiedene Methoden vorgeschlagen, um dies zu bewältigen, einschließlich...
Ich habe das Kapitel zur multiplen Regression von Datenanalyse und Grafik mit R: Ein beispielbasierter Ansatz gelesen und war etwas verwirrt, als ich herausfand, dass empfohlen wird, nach linearen Beziehungen zwischen erklärenden Variablen (mithilfe eines Streudiagramms) zu suchen, und falls es...
In der üblichen VIF Berechnung für eine lineare Regression, die jeweils unabhängig / erklärende Variable wird als abhängige Variable in einem gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate behandelt. dhXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i...
Beim Basteln mit einem multivariaten Regressionsmodell stellte ich fest, dass innerhalb der Kategorien einer kategorialen Variablen (natürlich nach Ausschluss der Referenzkategorie) ein kleiner, aber wahrnehmbarer Multikollinearitätseffekt auftrat, gemessen anhand von Varianzinflationsfaktoren ....
Gegeben , was ist das theoretische Verhalten von LASSO - Koeffizienten und warum?x2=2x1x2=2x1x_2 = 2 x_1 Würde einer von oder auf oder beide schrumpfen ?x1x1x_1x2x2x_2000 require(glmnet) x1 = runif(100, 1, 2) x2 = 2*x1 x_train = cbind(x1, x2) y = 100*x1 + 100 + runif(1) ridge.mod =...
Angenommen, ich habe eine Reihe von Städten mit unterschiedlichen Bevölkerungsgrößen und wollte wissen, ob es eine positive lineare Beziehung zwischen der Anzahl der Spirituosengeschäfte in einer Stadt und der Anzahl der DUIs gibt. Wo ich anhand eines t-Tests des geschätzten...
Wie interpretieren Sie eine Überlebenskurve aus dem Cox-Proportional-Hazard-Modell? Nehmen wir in diesem Spielzeugbeispiel an, wir haben ein Cox-Proportional-Hazard-Modell für ageVariablen in kidneyDaten und generieren die Überlebenskurve. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Grundeinstellung: Regressionsmodell: wobei C der Vektor der Kontrollvariablen ist.y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Ich interessiere mich für und erwarte, dass und negativ sind. Es...
Ich führe eine hierarchische Regressionsanalyse durch und habe einige kleine Zweifel: Berechnen wir den Interaktionsterm anhand der zentrierten Variablen? Müssen wir ALLE stetigen Variablen im Datensatz zentrieren, mit Ausnahme der abhängigen Variablen? Wenn wir einige Variablen protokollieren...
Ich habe das folgende Problem: Ich führe eine mehrfache logistische Regression für mehrere Variablen durch, von denen jede eine nominelle Skala hat. Ich möchte Multikollinearität in meiner Regression vermeiden. Wenn die Variablen kontinuierlich wären, könnte ich den Varianzinflationsfaktor (VIF)...
Ist es möglich, eine Reihe von Variablen zu haben, die nicht korreliert, aber linear abhängig sind?KK.K dh und∑ K i = 1 a i x i = 0cor(xi, xj) = 0cÖr(xich,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑K.i = 1einichxich= 0∑ich=1K.einichxich=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 Wenn ja, können Sie ein Beispiel schreiben? EDIT: Aus den...
Ich versuche, die Ergebnisse eines Artikels zu interpretieren, in dem mehrere Regressionen angewendet wurden, um verschiedene Ergebnisse vorherzusagen. Die -Werte (standardisierte B-Koeffizienten, definiert als β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1)ββ\beta wobeiydie abhängige Variable undx1ein Prädiktor ist)...
Angenommen, wir erhalten einen Satz von Daten der Form und . Wir haben die Aufgabe, basierend auf den Werten von vorherzusagen . Wir schätzen zwei Regressionen, bei denen: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})( y, x1, x2, ⋯ , xn -...
Ich arbeite an einem Projekt, in dem wir das Verhalten einer Aufgabe beobachten (z. B. Reaktionszeit) und dieses Verhalten als Funktion mehrerer experimentell manipulierter Variablen sowie mehrerer beobachteter Variablen (Geschlecht der Teilnehmer, IQ der Teilnehmer, Antworten auf eine Folge)...
Immerhin berechnen wir das VIF mit 1 / ( 1 -R.2j)1/(1−Rj2)1/(1-R_j^2). Ein VIF von555 entspricht einem R.2J.RJ2R_J^2 von 0,80.80.8. Für mich sind die Informationen vonR.2jRj2R_j^2wird nur dunkler, wenn ich die VIF-Formel anwende. Warum kann ich nicht einfach verwendenR.2jRj2R_j^2 Multikollinearität...
Angenommen, ich führe eine Regression durch, bei der meine abhängige Variable Mord ist und meine interessierende Variable der Zugang zu gewalttätigen Videospielen ist. Nehmen wir an, ich werfe auch das Spülbecken in Bezug auf meine Kontrollvariablen ein - ich habe 38 demografische Kontrollen, 30...
Ich verwende ein negatives Binomialmodell und eine meiner Prädiktorvariablen ist eine Zählvariable. Da diese Variable stark verzerrt war, habe ich beschlossen, sie logarithmisch zu transformieren. Es wird jedoch angenommen, dass der Effekt dieser Variablen nicht linear ist. Sobald ich jedoch den...
Im Anschluss an die hervorragenden Antworten für: Ist die Reihenfolge der erklärenden Variablen bei der Berechnung ihrer Regressionskoeffizienten von Bedeutung? (Was ich aus pädagogischer Sicht als unglaublich nützlich empfunden habe) Ich habe mich gefragt, wie genau es gelingt,...