Eine Poisson-Regression ist ein GLM mit einer Log-Link-Funktion. Eine alternative Möglichkeit, nicht normalverteilte Zählerdaten zu modellieren, besteht in der Vorverarbeitung, indem das Protokoll (bzw. das Protokoll (1 + Zähler) zur Behandlung von Nullen) verwendet wird. Wenn Sie eine Regression...
In der statistischen Modellierung: Die zwei Kulturen schreibt Leo Breiman Die derzeitige angewandte Praxis besteht darin, die Anpassung des Datenmodells mithilfe von Anpassungstests und Restanalyse zu überprüfen. Vor einigen Jahren habe ich einmal ein simuliertes Regressionsproblem in sieben...
Ich kämpfe darum, das Konzept der Verzerrung im Kontext der linearen Regressionsanalyse zu verstehen. Was ist die mathematische Definition von Voreingenommenheit? Was genau ist voreingenommen und warum / wie? Bildhaftes
Ich hatte immer den Eindruck, dass die Regression nur eine allgemeinere Form der ANOVA ist und die Ergebnisse identisch wären. In letzter Zeit habe ich jedoch sowohl eine Regression als auch eine ANOVA mit denselben Daten durchgeführt, und die Ergebnisse unterscheiden sich erheblich. Das heißt, im...
Diese Frage wurde von Mathematics Stack Exchange migriert, da sie auf Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 7 Jahren migriert . Ich lerne gerade etwas über die Regressionsanalyse und die Varianzanalyse. In der Regressionsanalyse haben Sie eine Variable festgelegt und möchten wissen, wie die...
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 6 Jahren migriert . Ich habe das folgende Ergebnis aus der Ausführung der glm-Funktion. Wie kann ich die folgenden Werte interpretieren: Nullabweichung Restabweichung AIC Haben sie etwas mit der...
Mehrere Anrechnungs ist recht einfach , wenn Sie eine haben a - priori - lineares Modell , dass Sie schätzen möchten. Die Dinge scheinen jedoch etwas kniffliger zu sein, wenn Sie tatsächlich ein Modell auswählen möchten (z. B. finden Sie die "beste" Menge von Prädiktorvariablen aus einer größeren...
Ich frage mich, wie genau die Beziehung zwischen partiellem R2R2R^2 und Koeffizienten in einem linearen Modell ist und ob ich nur einen oder beide verwenden sollte, um die Bedeutung und den Einfluss von Faktoren zu veranschaulichen. Soweit ich weiß, summaryerhalte ich mit Schätzungen der...
Ich wende ein lineares Modell auf meine Daten an: yich= β0+ β1xich+ ϵich,ϵich∼ N( 0 , σ2) .yich=β0+β1xich+ϵich,ϵich∼N(0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). Ich möchte das Konfidenzintervall (CI) der Koeffizienten ( , ) mit der...
Ich habe ein OLS-Regressionsmodell für einen Datensatz mit 5 unabhängigen Variablen ausgeführt. Die unabhängigen Variablen und die abhängige Variable sind beide stetig und stehen in linearer Beziehung zueinander. Der R-Platz ist ungefähr 99,3%. Aber wenn ich dasselbe mit einer zufälligen...
Kann jemand eine klare Liste der Unterschiede zwischen logarithmischer und logistischer Regression erstellen? Ich verstehe, dass ersteres ein einfaches lineares Regressionsmodell ist, aber mir ist nicht klar, wann jedes verwendet werden
Für ein lineares Modell ist der Schrumpfterm immer .y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP( β)P(β)P(\beta) Was ist der Grund, warum wir den Verzerrungsbegriff nicht verkleinern ? Sollen wir den Bias-Term in den neuronalen Netzwerkmodellen
Ich versuche, meinen Daten ein Modell mit mehreren linearen Regressionen mit einigen Eingabeparametern anzupassen, z. B. 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ Cx3+ doder= ( A B C )T( x1 x2 x3) + d(ich)(ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d...
Ich bin etwas verloren im Prozess der WLS-Regression. Ich habe einen Datensatz erhalten, und meine Aufgabe ist es, zu testen, ob Heteroskepsis vorliegt. Wenn ja, sollte ich eine WLS-Regression durchführen. Ich habe den Test durchgeführt und Beweise für heteroscedascity gefunden, also muss ich das...
Nach einem von mir verwendeten Text lautet die Formel für die Varianz des ithithi^{th} -Rests wie folgt: σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Das finde ich schwer zu glauben , da die ithithi^{th} Rest die Differenz...
Was ist der Unterschied zwischen logistischer und logistischer Regression? Ich verstehe, dass sie ähnlich sind (oder sogar dasselbe), aber könnte jemand den Unterschied zwischen diesen beiden erklären? Geht es um
Ich verwende die Quantilregression, um Prädiktoren für das 90. Perzentil meiner Daten zu finden. Ich mache dies in R mit dem quantregPaket. Wie kann ich für die Quantilregression bestimmen, die angibt, wie viel Variabilität durch Prädiktorvariablen erklärt wird?r2r2r^2 Was ich wirklich wissen...
Gelman und Hill (2006) schreiben auf Seite 46, dass: Die im Allgemeinen unwichtigste Regressionsannahme ist, dass die Fehler normal verteilt sind. Tatsächlich ist für die Schätzung der Regressionsgeraden (im Vergleich zur Vorhersage einzelner Datenpunkte) die Annahme der Normalität überhaupt...
Ich versuche für mich selbst ein Layout zu erstellen, wenn es angebracht ist, welchen Regressionstyp (geometrisch, Poisson, negatives Binomial) mit Zähldaten innerhalb des GLM-Frameworks zu verwenden (nur 3 der 8 GLM-Verteilungen werden für Zähldaten verwendet, obwohl die meisten davon verwendet...
Ich versuche, verallgemeinerte lineare Modelle an einige Sätze von Zähldaten anzupassen, die möglicherweise überdispers sind oder nicht. Die beiden hier geltenden kanonischen Verteilungen sind das Poisson- und das Negative Binomial (Negbin) mit EV und Varianzμμ\mu VarP=μVarP=μVar_P = \mu...