Ich habe kürzlich ein Experiment analysiert, das mit ANCOVA 2 kategoriale Variablen und eine kontinuierliche Variable manipuliert hat. Ein Gutachter schlug jedoch vor, dass die multiple Regression mit der als Dummy-Variablen codierten kategorialen Variablen ein geeigneterer Test für Experimente mit...
Kann mir jemand raten, ob Folgendes sinnvoll ist: Ich habe es mit einem gewöhnlichen linearen Modell mit 4 Prädiktoren zu tun. Ich bin mir nicht sicher, ob ich den am wenigsten signifikanten Begriff streichen soll. Der Wert liegt etwas über 0,05. Ich habe mich dafür ausgesprochen, diesen Begriff...
Ich möchte verstehen, wie man Vorhersageintervalle für logistische Regressionsschätzungen erzeugt. Mir wurde geraten, die Verfahren in Colletts Modeling Binary Data , 2nd Ed S.98-99, zu befolgen. Nachdem predict.glmich dieses Verfahren implementiert und mit Rs verglichen habe, denke ich, dass...
Ich habe einige Daten in [0,1], die ich mit einer Beta-Regression analysieren möchte. Natürlich muss etwas unternommen werden, um den 0,1-Werten Rechnung zu tragen. Ich mag es nicht, Daten an ein Modell anzupassen. Ich glaube auch nicht, dass eine Inflation von Null und 1 eine gute Idee ist, weil...
1/4Aufgrund der Heteroskedastizität verwende ich die vierte root ( ) - Potenztransformation für meine Antwortvariable. Jetzt bin ich mir jedoch nicht sicher, wie ich meine Regressionskoeffizienten interpretieren soll. Ich gehe davon aus, dass ich die Koeffizienten bei der Rücktransformation auf...
Wikipedia und die Vignette des R-Sandwich-Pakets geben gute Informationen über die Annahmen, die OLS-Koeffizienten-Standardfehler stützen, und den mathematischen Hintergrund der Sandwich-Schätzer. Ich bin mir immer noch nicht sicher, wie das Problem der heteroskedastischen Residuen angegangen wird,...
Ich beginne mit meiner OLS-Regression: wobei D eine Dummy-Variable ist und die Schätzungen sich von Null mit einem niedrigen p-Wert unterscheiden. Ich führe dann einen Ramsey-RESET-Test durch und stelle fest, dass ich eine falsche Schreibweise der Gleichung habe. Ich beziehe also das Quadrat x...
Wenn ich ein Differenzmodell mit zwei Zeiträumen schätze, wäre das äquivalente Regressionsmodell ein. Y.ich s t= α + γs∗ Tr e a t m e n t + λ dt+ δ∗ ( TR e ein t m e n t * dt) + ϵich s tY.ichst=α+γs∗Treeintment+λdt+δ∗(Treeintment∗dt)+ϵichstY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t +...
Ist die Neugestaltung eines multivariaten linearen Regressionsmodells als multiple lineare Regression völlig gleichwertig? Ich beziehe mich nicht einfach laufen separate Regressionen.ttt Ich habe an einigen Stellen gelesen (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. Und Multivariate Old School -...
Die bestrafte L1-Regression (auch bekannt als Lasso) wird in zwei Formulierungen dargestellt. Die beiden Zielfunktionen seien Dann sind die beiden unterschiedlichen Formulierungen ArgminβQ1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1.Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1. Q_1 = \frac{1}{2}||Y -...
Es fällt mir schwer, die Ableitung des erwarteten Vorhersagefehlers nach unten (ESL) zu verstehen, insbesondere die Ableitung von 2.11 und 2.12 (Konditionierung, der Schritt zum punktweisen Minimum). Alle Hinweise oder Links sehr geschätzt. Unten melde ich den Auszug aus ESL pg. 18. Die ersten...
Ein lineares Regressionsmodell, das mit der R-Funktion lm erhalten wird, möchte wissen, ob es mit dem Befehl Mean Squared Error erhalten werden kann. Ich hatte die folgende Ausgabe eines Beispiels > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~...
In R, wenn ich ein (verallgemeinerte) lineares Modell habe ( lm, glm, gls, glmm, ...), wie kann ich testen , um die Koeffizienten (Regressions slope) gegen einen anderen Wert als 0 & le ; In der Zusammenfassung des Modells werden die t-Testergebnisse des Koeffizienten automatisch gemeldet,...
Ich bin daran interessiert, die Delta-Methode zur Approximation der Standardfehler der durchschnittlichen Randeffekte eines Regressionsmodells, das einen Interaktionsterm enthält, besser zu verstehen. Ich habe verwandte Fragen unter Delta-Methode betrachtet, aber keine hat genau das geliefert,...
Ich habe eine Frage zum Erfordernis, Merkmalsauswahlmethoden (Wichtigkeitswert für zufällige Gesamtstrukturen oder Auswahlmethoden für univariate Merkmale usw.) zu verwenden, bevor ein statistischer Lernalgorithmus ausgeführt wird. Wir wissen, dass wir Regularisierungsstrafen für die...
Im Zusammenhang mit der OLS-Regression verstehe ich, dass ein Residuendiagramm (gegen angepasste Werte) herkömmlicherweise betrachtet wird, um auf konstante Varianz zu testen und die Modellspezifikation zu bewerten. Warum werden die Residuen gegen die Anpassungen und nicht gegen die Werte...
Ich bin neu in der Optimierung. Ich sehe immer wieder Gleichungen mit einem hochgestellten 2 und einem tiefgestellten 2 auf der rechten Seite einer Norm. Hier ist zum Beispiel die Gleichung der kleinsten Quadrate min| | Ax-b | |22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Ich glaube, ich verstehe das hochgestellte 2:...
Ich habe verstanden, wie die Gratregression die Koeffizienten geometrisch gegen Null schrumpft. Außerdem weiß ich, wie man das im speziellen "Orthonormalen Fall" beweist, aber ich bin verwirrt, wie das im allgemeinen Fall über "Spektrale Zerlegung"
Mir sind die Probleme der schrittweisen / vorwärts / rückwärts Auswahl in Regressionsmodellen gut bekannt. Es gibt zahlreiche Fälle, in denen Forscher die Methoden anprangern und auf bessere Alternativen hinweisen. Ich war gespannt, ob es Geschichten gibt, bei denen eine statistische Analyse...
Kürzlich habe ich festgestellt, dass es in der angewandten ökonometrischen Literatur nicht ungewöhnlich ist, LASSO durchzuführen, gefolgt von einer OLS-Regression unter Verwendung der ausgewählten Variablen. Ich habe mich gefragt, wie wir die Gültigkeit eines solchen Verfahrens beurteilen können....