Als «multiple-regression» getaggte Fragen

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Regression von Daten, die ein Datum enthalten

Ich habe einen Datensatz, der einige hundert Transaktionen von drei Lieferanten enthält, die über einen Zeitraum von drei Jahren in über 100 Ländern tätig sind. Wir haben festgestellt, dass das Verkaufsland kein wesentlicher Faktor für die erzielten Preise ist (die Produkte sind mehr oder weniger...

r time-series multiple-regression
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
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Gleichung für die Varianzinflationsfaktoren

Nach einer zuvor gestellten Frage können die Varianzinflationsfaktoren (VIFs) ausgedrückt werden als ist die skalierte Version vonVIFj=Var(b^j)σ2=[w′jwj−w′jW−j(W′−jW−j)−1W′−jwj]−1VIFj=Var(b^j)σ2=[wj′wj−wj′W−j(W−j′W−j)−1W−j′wj]−1 \textrm{VIF}_j = \frac{\textrm{Var}(\hat{b}_j)}{\sigma^2}...

multiple-regression vif
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Wann wird die Ridge-Regression und die Lasso-Regression verwendet? Was kann erreicht werden, wenn diese Techniken anstelle des linearen Regressionsmodells verwendet werden?

Ich freue mich darauf, mehr über die regulierten Regressionstechniken wie Ridge- und Lasso-Regression zu erfahren. Ich würde gerne wissen, was mit diesen Techniken im Vergleich zum linearen Regressionsmodell erreicht werden kann. Auch in welcher Situation sollten wir diese Techniken anwenden. Und...

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