Ich weiß, dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, sondern Stärke und Richtung der Beziehung. Bedeutet einfache lineare Regression Kausalität? Oder ist dafür ein Inferenztest (t-Test etc.)
Ich habe ein Modell eingebaut (aus der Literatur). Ich habe auch die Rohdaten für die Vorhersagevariablen. Welche Gleichung sollte ich verwenden, um Wahrscheinlichkeiten zu erhalten? Wie kombiniere ich Rohdaten und Koeffizienten, um Wahrscheinlichkeiten zu
Ich habe 5 Variablen und ich versuche, meine Zielvariable vorherzusagen, die im Bereich von 0 bis 70 liegen muss. Wie verwende ich diese Informationen, um mein Ziel besser zu
Wir arbeiten mit einigen logistischen Regressionen und haben festgestellt, dass die durchschnittliche geschätzte Wahrscheinlichkeit immer dem Anteil derjenigen in der Stichprobe entspricht. Das heißt, der Durchschnitt der angepassten Werte entspricht dem Durchschnitt der Stichprobe. Kann mir...
Während eines Experiments zur Textklassifizierung habe ich Ergebnisse gefunden, die die Tests unter den Klassifizierern, die häufiger erwähnt und für Text-Mining-Aufgaben wie SVM, NB, kNN usw. angewendet werden, ständig übertreffen zur Optimierung jedes Klassifikators für diese spezielle...
Update : Es tut mir leid für ein weiteres Update, aber ich habe einige mögliche Lösungen mit gebrochenen Polynomen und dem konkurrierenden Risikopaket gefunden, bei denen ich Hilfe benötige. Das Problem Ich kann keine einfache Möglichkeit finden, eine zeitabhängige Koeffizientenanalyse in R...
Angenommen, wir haben eine einfache lineare Regression , die Residuen gespeichert und ein Histogramm der Verteilung der Residuen erstellt. Wenn wir etwas bekommen, das wie eine vertraute Distribution aussieht, können wir annehmen, dass unser Fehlerbegriff diese Distribution hat? Wenn wir...
Ich frage mich, warum wir bei der Modellierung des Fehlers die Gaußsche Annahme verwenden. In Stanfords ML-Kurs beschreibt Prof. Ng es im Wesentlichen auf zwei Arten: Es ist mathematisch günstig. (Es hängt mit der Anpassung der kleinsten Quadrate zusammen und ist mit Pseudoinverse leicht zu lösen.)...
Ich führe ein Experiment durch, das Folgendes beinhaltet: DV: Scheibenverbrauch (kontinuierlich oder kategorisch) IV: Gesunde Nachricht, ungesunde Nachricht, keine Nachricht (Kontrolle) (3 Gruppen, denen zufällig Personen zugewiesen werden - kategorisch) Dies ist eine manipulierte Nachricht über...
Dies ist eine grundlegende Frage zu Box-Jenkins MA-Modellen. Wie ich es verstehe, ist ein MA - Modell im Grunde eine lineare Regression von Zeitreihenwerten YYY gegen vorherige Fehlerterme et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Das heißt, die Beobachtung YYY wird zuerst gegen ihre vorherigen...
Ich habe sechs abhängige Variablen (Zähldaten) und mehrere unabhängige Variablen. In einer MMR sieht das Skript folgendermaßen aus: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Da meine Daten jedoch gezählt werden, möchte ich ein verallgemeinertes lineares Modell...
Ich habe zwei Zeitreihen: Ein Proxy für die Marktrisikoprämie (ERP; rote Linie) Der risikofreie Zinssatz, vertreten durch eine Staatsanleihe (blaue Linie) Ich möchte testen, ob der risikofreie Tarif das ERP erklären kann. Dabei folgte ich grundsätzlich dem Rat von Tsay (2010, 3. Auflage, S....
Ich implementiere Ridge Regression in einem Python / C-Modul und bin auf dieses "kleine" Problem gestoßen. Die Idee ist, dass ich die effektiven Freiheitsgrade mehr oder weniger gleichmäßig verteilt abtasten möchte (wie die grafische Darstellung auf Seite 65 unter "Elemente des statistischen...
Wie passe ich ein lineares Modell an, wenn eine stetige abhängige Variable y und unabhängige Variablen einschließlich einer Ordinalvariablen X 1 gegeben sind R? Gibt es Papiere zu diesem
Erklären Sie kurz, was mit Interpolation gemeint ist. Inwiefern hängt das mit dem Konzept der Regression zusammen? Interpolation ist die Kunst des Lesens zwischen den Zeilen einer Tabelle, und in der Elementarmathematik bezeichnet der Begriff gewöhnlich den Prozess des Berechnens der Zwischenwerte...
Ich habe eine Regression mit 4 Variablen durchgeführt, und alle sind sehr statistisch signifikant, mit T-Werten ≈ 7 , 9 , 26≈7,9,26\approx 7,9,26 und 313131 (ich sage ≈≈\approx weil es irrelevant zu sein scheint, die Dezimalstellen einzubeziehen), die sehr hoch und eindeutig signifikant sind. Aber...
Ich habe einen Datensatz über landwirtschaftliche Versuche. Meine Antwortvariable ist ein Antwortverhältnis: log (Behandlung / Kontrolle). Ich bin daran interessiert, was den Unterschied ausmacht, und führe daher RE-Meta-Regressionen durch (ungewichtet, da ziemlich klar ist, dass die Effektgröße...
tl; dr - Bedeutet ein höheres R-Quadrat für die OLS-Regression auch einen höheren P-Wert? Speziell für eine einzelne erklärende Variable (Y = a + bX + e), wäre aber auch interessiert, für n mehrere erklärende Variablen (Y = a + b1X + ... bnX + e) Bescheid zu wissen. Kontext - Ich führe eine...
Ich habe mich gefragt, ob es eine Beziehung zwischen und einem F-Test gibt.R2R2R^2 Normalerweise ist und misst die Stärke von lineare Beziehung in der Regression.R2= ∑ ( Y^t- Y¯)2/ T- 1∑ ( Yt- Y¯)2/ T- 1R2=∑(Y.^t-Y.¯)2/T-1∑(Y.t-Y.¯)2/T-1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t -...
Ich bin wirklich fassungslos, dass der Poisson GLM nicht ganzzahlige Zahlen akzeptiert! Aussehen: Daten (Inhalt von data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R-Skript: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...