Beispiele auf dieser Seite zeigen, dass die einfache Regression stark von Ausreißern beeinflusst wird und dies durch Techniken der robusten Regression überwunden werden kann: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Ich glaube, lmrob und ltsReg sind andere robuste...
Bei Verwendung natürlicher (dh eingeschränkter) kubischer Splines sind die erzeugten Basisfunktionen hochgradig kollinear, und bei Verwendung in einer Regression scheinen sich sehr hohe VIF-Statistiken (Varianzinflationsfaktor) zu ergeben, die Multikollinearität signalisieren. Wenn man den Fall...
Ich verfüge über umfangreiche Marktdaten zu Weinverkäufen in den USA und möchte die Nachfrage nach bestimmten Qualitätsweinen schätzen. Diese Marktanteile wurden grundsätzlich abgeleitet aus einem statistischen Gebrauchsmuster der Form , wo X umfasst beobachtet Produkteigenschaften, p bezeichnet...
Ich habe Formeln auf Wikipedia gesehen. die Mahalanobis Distanz und Hebelwirkung in Beziehung setzen: Der Mahalanobis-Abstand hängt eng mit der Verschuldungsstatistik , hat jedoch eine andere Skala:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). In einem verlinkten Artikel...
In Bezug auf den p-Wert der multiplen linearen Regressionsanalyse wird die Einführung von der Minitab-Website unten gezeigt. Der p-Wert für jeden Term testet die Nullhypothese, dass der Koeffizient gleich Null ist (kein Effekt). Ein niedriger p-Wert (<0,05) zeigt an, dass Sie die...
Stellen Sie sich vor, ein Forscher untersucht einen Datensatz und führt 1000 verschiedene Regressionen durch und findet eine interessante Beziehung zwischen ihnen. Stellen Sie sich nun vor, ein anderer Forscher mit denselben Daten führt nur eine Regression aus, und es stellt sich heraus, dass der...
Ich verwende ein OLS-Modell mit einer kontinuierlichen Asset-Index-Variablen als DV. Meine Daten werden aus drei ähnlichen Communities in enger geografischer Nähe zueinander zusammengefasst. Trotzdem hielt ich es für wichtig, die Community als Kontrollvariable zu verwenden. Wie sich herausstellt,...
Ich habe Daten nämlich 365 Beobachtung von drei Variablen gesetzt enthält pm, tempund rain. Jetzt möchte ich das Verhalten pmals Reaktion auf Änderungen in anderen zwei Variablen überprüfen . Meine Variablen sind: pm10 = Antwort (abhängig) temp = Prädiktor (unabhängig) rain = Prädiktor...
Ich versuche, eine multiple lineare Regression in R mit einer Gleichung wie der folgenden zu schätzen: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) Fragen und Antworten sind vierteljährliche Datenzeitreihen, die mit erstellt wurden askings <- ts(...). Das Problem ist jetzt, dass...
Mir ist bewusst, dass kategoriale Variablen mit k Ebenen mit k-1 Variablen in Dummy-Codierung codiert werden sollten (ähnlich für mehrwertige kategoriale Variablen). Ich habe mich gefragt, wie problematisch eine One-Hot-Codierung (dh die Verwendung von k Variablen) gegenüber einer Dummy-Codierung...
Wenn ich meine Variablen in zwei separaten (univariaten) logistischen Regressionsmodellen analysiere, erhalte ich Folgendes: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95%...
Mir ist der Ramsey-Reset-Test bekannt, der möglicherweise nichtlineare Abhängigkeiten erkennt. Wenn Sie jedoch nur einen der Regressionskoeffizienten (lediglich lineare Abhängigkeiten) wegwerfen, können Sie abhängig von den Korrelationen eine Verzerrung erhalten. Dies wird vom Reset-Test...
Ich beobachte seltsame Muster in Residuen für meine Daten: [EDIT] Hier sind die partiellen Regressionsdiagramme für die beiden Variablen: [EDIT2] Das PP-Diagramm wurde hinzugefügt Die Verteilung scheint in Ordnung zu sein (siehe unten), aber ich habe keine Ahnung, woher diese gerade Linie kommen...
Ich wundere mich über den Unterschied zwischen ihnen. Grundsätzlich erledigen sie am Ende die gleiche Aufgabe, indem sie Parameterkoeffizienten finden, aber sie sehen genauso anders aus, wie wir die Koeffizienten finden. Für mich scheint die Methode der kleinsten Quadrate Differenzierung und...
Was ist der statistische Unterschied zwischen einer linearen Regression in R mit der formulaMenge auf y ~ x + 0statt y ~ x? Wie interpretiere ich diese beiden unterschiedlichen
Ich möchte feststellen, ob Kollinearität ein Problem in meiner OLS-Regression ist. Ich verstehe, dass Varianzinflationsfaktoren und der Zustandsindex zwei häufig verwendete Messgrößen sind, finde es jedoch schwierig, etwas Bestimmtes in Bezug auf die Vorzüge jedes Ansatzes oder die Höhe der...
Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet)...
Mit Regularisierungstechniken beziehe ich mich auf Lasso, Gratregression, elastisches Netz und dergleichen. Stellen Sie sich ein Vorhersagemodell für Gesundheitsdaten vor, das demografische Daten und Diagnosedaten enthält, bei denen die Aufenthaltsdauer für stationäre Aufenthalte vorhergesagt...
Der Versuch, die Anzahl der Besuche anhand der demografischen Daten und des Service zu berechnen. Die Daten sind sehr verzerrt. Histogramme: qq-Diagramme (links ist log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityund servicesind...
Ich führe die unten stehende multiple lineare Regression in R durch, um die Rendite des verwalteten Fonds vorherzusagen. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Hier sind nur GRI & MBA binäre / dichotome Prädiktoren; Die verbleibenden Prädiktoren sind kontinuierlich. Ich...