Ich interessiere mich für die geometrische Bedeutung der Mehrfachkorrelation RRR und des Bestimmungskoeffizienten R2R2R^2 in der Regression yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i oder für die Vektorschreibweise...
Zuerst dachte ich, dass die Reihenfolge keine Rolle spielt, aber dann las ich über den Gramm-Schmidt-Orthogonalisierungsprozess zur Berechnung mehrerer Regressionskoeffizienten, und jetzt habe ich Bedenken. Je später eine erklärende Variable unter den anderen Variablen indiziert wird, desto kleiner...
Ich habe mehrere Statistikkurse am College besucht, aber meine Ausbildung war sehr theoretisch. Ich habe mich gefragt, ob einer von Ihnen einen Text in Angewandter Statistik (mit Abschluss) hat, den Sie empfehlen oder mit dem Sie gute Erfahrungen gemacht
Was ist in einer multiplen linearen Regression mit stark korrelierten Regressoren die beste Strategie? Ist es ein legitimer Ansatz, das Produkt aller korrelierten Regressoren
Ich verstehe, welche Rolle Lambda in einer elastischen Netzregression spielt. Und ich kann verstehen, warum man lambda.min auswählen würde, den Wert von lambda, der quervalidierte Fehler minimiert. Meine Frage ist, wo in der Statistikliteratur die Verwendung von Lambda.1se empfohlen wird, dh der...
Ich habe ein Multi-Output-Regressionsproblem mit Eingabe-Features und Ausgaben. Die Ausgänge haben eine komplexe, nichtlineare Korrelationsstruktur.d ydxdxd_xdydyd_y Ich möchte zufällige Wälder verwenden, um die Regression durchzuführen. Zufällige Wälder für die Regression funktionieren, soweit ich...
Mit welchen Methoden kann ich auf eine Verteilung schließen, wenn ich nur drei Perzentile kenne? Ich weiß zum Beispiel, dass in einem bestimmten Datensatz das fünfte Perzentil 8.135, das 50. Perzentil 11.259 und das 95. Perzentil 23.611 ist. Ich möchte in der Lage sein, von jeder anderen Zahl zu...
Für eine einfache lineare Regression kann der Regressionskoeffizient direkt aus der Varianz-Kovarianz-Matrix berechnet werden , und zwar durch wobei der Index der abhängigen Variablen und der Index der erklärenden Variablen ist.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Wenn man...
Ich habe eine Frage zur Semantik, zu der ich die Meinungen anderer Statistiker haben möchte. Wir wissen, dass Modelle wie Logistik, Poisson usw. unter den Schirm verallgemeinerter linearer Modelle fallen. Das Modell enthält nichtlineare Funktionen der Parameter, die wiederum unter Verwendung des...
Ich sehe, dass beide Funktionen Teil von Data Mining-Methoden wie Gradient Boosting Regressors sind. Ich sehe, dass dies auch separate Objekte sind. Wie ist die Beziehung zwischen beiden im
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 3 Jahren migriert . In der Statistik machen wir lineare Regressionen, deren Anfang. Im Allgemeinen wissen wir, dass je höher besser ist. Aber gibt es jemals ein Szenario, in dem ein hohes ein...
Ich habe eine Matrix mit zwei Spalten, die viele Preise haben (750). Im Bild unten habe ich die Residuen der folgenden linearen Regression aufgetragen: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) Betrachtet man das Bild, scheint dies eine sehr starke Autokorrelation der Residuen zu sein. Wie kann ich jedoch...
Ich führe mehrere Regressionsanalysen durch und bin nicht sicher, ob Ausreißer in meinen Daten gelöscht werden sollen. Die Daten, um die ich besorgt bin, werden in den SPSS-Boxplots als "Kreise" angezeigt, es gibt jedoch keine Sternchen (weshalb ich denke, dass sie nicht "so schlecht" sind). Die...
Was ist der semantische Unterschied zwischen Mean Squared Error (MSE) und Mean Squared Prediction Error
Nehmen wir zur Veranschaulichung meiner Frage an, ich habe einen Trainingssatz, in dem die Eingabe einen Rauschgrad aufweist, die Ausgabe jedoch nicht. # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] :...
Ich habe die Elemente des statistischen Lernens gelesen und konnte nicht verstehen, worum es in Abschnitt 3.7 "Schrumpfung und Auswahl mehrerer Ergebnisse" geht. Es geht um RRR (Reduced-Rank-Regression), und ich kann nur verstehen, dass es sich bei der Prämisse um ein verallgemeinertes...
Nachdem ich ein Quantil-Regressionsmodell in eine Arbeit aufgenommen habe, möchten die Gutachter, dass ich angepasstes in die Arbeit einbeziehe. Ich habe die Pseudo- s (aus der JASA-Arbeit von Koenker und Machado von 1999 ) für die drei für meine Studie interessanten Quantile berechnet...
Ich verstehe, dass der Wald-Test für Regressionskoeffizienten auf der folgenden Eigenschaft basiert, die asymptotisch gilt (z. B. Wasserman (2006): All of Statistics , S. 153, 214-215): Wobei den geschätzten Regressionskoeffizienten bezeichnet, bezeichnet den Standardfehler des...
Als Vorbemerkung zu einer Frage zu linear gemischten Modellen in R und als Referenz für Kenner der Statistik für Anfänger und Fortgeschrittene entschied ich mich, die Schritte, die bei der "manuellen" Berechnung der R-Werte erforderlich sind, als unabhängigen "Q & A-Stil" zu veröffentlichen...
A ist positiv mit B verwandt. C ist das Ergebnis von A und B, aber die Wirkung von A auf C ist negativ und die Wirkung von B auf C ist positiv. Kann das