Die folgenden Grafiken sind Reststreudiagramme eines Regressionstests, für den die Annahmen "Normalität", "Homoskedastizität" und "Unabhängigkeit" mit Sicherheit bereits erfüllt wurden! Zum Testen der "Linearitäts" -Annahme kann zwar anhand der Diagramme vermutet werden, dass die Beziehung...
Ich habe meine multivariaten Daten häufig mit PCA diagnostiziert (Omics-Daten mit Hunderttausenden von Variablen und Dutzenden oder Hunderten von Stichproben). Die Daten stammen oft aus Experimenten mit mehreren kategorialen unabhängigen Variablen, die einige Gruppen definieren, und ich muss oft...
Hier ist mein Kontext für diese Frage: Soweit ich weiß, können wir keine gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate in R ausführen, wenn wir gewichtete Daten und das surveyPaket verwenden. Hier müssen wir verwenden svyglm(), die stattdessen ein verallgemeinertes lineares Modell ausführt (was das...
Dies mag eine grundlegende Frage sein, aber ich habe mich gefragt, warum ein RRR Wert in einem Regressionsmodell einfach quadriert werden kann, um eine Zahl der erklärten Varianz zu erhalten. Ich verstehe, dass der RRR Koeffizient die Stärke einer Beziehung angeben kann, aber ich verstehe nicht,...
Ich bin neugierig auf die Erklärung am Ende der ersten Seite in diesem Text in Bezug auf die R2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} Einstellung R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Der Text besagt: Die...
Ich habe an mehreren Stellen gelesen, dass R Squared kein ideales Maß ist, wenn ein Modell mit LASSO angepasst wird. Mir ist jedoch nicht klar, warum das so ist. Können Sie außerdem die beste Alternative
Die Korrelation rrr ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Variablen. Der Bestimmungskoeffizient r2r2r^2 ist ein Maß dafür, wie viel von der Variabilität in einer Variablen durch Variation in der anderen "erklärt" werden kann. Wenn zum Beispiel r=0.8r=0.8r = 0.8 die Korrelation...
Ich habe mein Modell angepasst und versuche zu verstehen, ob es etwas Gutes ist. Ich habe die empfohlenen Metriken berechnet, um sie zu bewerten ( / AUC / Genauigkeit / Vorhersagefehler / usw.), weiß aber nicht, wie ich sie interpretieren soll. Kurz gesagt, wie kann ich anhand der Metrik...
Ich war in dem Python über Regressions Metriken Lese Scikit-Learn Handbuch und obwohl jeder von ihnen seine eigenen Formel hat, kann ich nicht intuitiv sagen , was ist der Unterschied zwischen und Varianz - Score und daher , wenn der eine oder andere zu verwenden , um zu bewerten meine...
Es folgt ein Modell, das aus einem mtcarsDatensatz erstellt wurde: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834...
Angenommen, ich mache eine Regression mit Trainings-, Validierungs- und Testsätzen. Ich kann RMSE und R im Quadrat (R ^ 2, den Bestimmungskoeffizienten) aus der Ausgabe meiner Software (wie z. B. Rs lm () -Funktion) ermitteln. Mein Verständnis ist, dass der Test-RMSE (oder MSE) das Maß für die Güte...
Ich habe gelesen, dass die Verwendung von R-Quadrat für Zeitreihen nicht angemessen ist, da in einem Zeitreihenkontext (ich weiß, dass es andere Kontexte gibt) R-Quadrat nicht mehr eindeutig ist. Warum ist das? Ich habe versucht, dies nachzuschlagen, aber ich habe nichts gefunden. Normalerweise...
Stellen Sie sich vor, wir haben ein lineares Regressionsmodell mit der abhängigen Variablen . Wir finden sein . Jetzt führen wir eine weitere Regression durch, diesmal jedoch auf , und finden in ähnlicher Weise deren . Mir wurde gesagt, dass ich nicht beide vergleichen kann, um zu sehen, welches...
Eine sehr grundlegende Frage bezüglich des der OLS-RegressionenR2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x1 aus, wir haben ein , sagen wir 0,3R2R2R^2 Führen Sie die OLS-Regression y ~ x2 aus. Wir haben ein weiteres , z. B. 0,4R2R2R^2 Jetzt führen wir eine Regression y ~ x1 + x2 durch. Welchen...
Mein - Datensatz ( N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000 ) eine abhängige Variable (DV), fünf unabhängige "Baseline" Variablen (P1, P2, P3, P4, P5) und eine unabhängige Variable von Interesse (Q). Ich habe lineare OLS-Regressionen für die folgenden zwei Modelle ausgeführt: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 +...
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte...
Ich weiß, dass dies wahrscheinlich woanders diskutiert wurde, aber ich konnte keine explizite Antwort finden. Ich versuche, die Formel zu verwenden, um eines linearen Regressionsmodells außerhalb der Stichprobe zu berechnen , wobei die Summe der quadratischen Residuen und die Gesamtsumme der...
Angenommen, es gibt drei Zeitreihen, , undX1X1X_1X2X2X_2YYY Laufende gewöhnliche lineare Regression auf ~ ( ), erhalten wir . Die gewöhnliche lineare Regression ~ erhält . Angenommen,YYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU < V...
Ich habe eine Stichprobe von 1.449 Datenpunkten, die nicht korreliert sind (r-Quadrat 0,006). Bei der Analyse der Daten stellte ich fest, dass durch die Aufteilung der unabhängigen Variablenwerte in positive und negative Gruppen ein signifikanter Unterschied im Durchschnitt der abhängigen Variablen...
Gratregression in RI haben entdeckt linearRidgeim ridgePaket - das zu einem Modell passt, Koeffizienten und p-Werte angibt, aber nichts, um die allgemeine Anpassungsgüte zu messen lm.ridgeim MASSPaket - das Koeffizienten und GCV, aber keine p-Werte für Parameter meldet Wie kann ich all diese...