Ich habe ein lineares Regressionsmodell unter Verwendung einer Reihe von Variablen / Merkmalen trainiert. Und das Modell hat eine gute Leistung. Ich habe jedoch festgestellt, dass es keine Variable gibt, die mit der vorhergesagten Variablen gut korreliert. Wie ist es
Bestrafte Regressionsschätzer wie LASSO und Ridge sollen Bayes'schen Schätzern mit bestimmten Prioritäten entsprechen. Ich vermute (da ich nicht genug über Bayes'sche Statistiken weiß), dass für einen festen Abstimmungsparameter ein konkreter entsprechender Prior existiert. Nun würde ein...
Ich habe unzählige Beiträge auf dieser Site gelesen, die unglaublich gegen die schrittweise Auswahl von Variablen mit beliebigen Kriterien wie p-Werten, AIC, BIC usw. sind. Ich verstehe, warum diese Verfahren im Allgemeinen ziemlich schlecht für die Auswahl von Variablen sind. Gungs wahrscheinlich...
Ich habe eine numerische Variable, die in einem multivariaten logistischen Regressionsmodell nicht signifikant ist. Wenn ich es jedoch in Gruppen einteile, wird es plötzlich bedeutsam. Das ist für mich sehr kontraintuitiv: Wenn wir eine Variable kategorisieren, geben wir einige Informationen...
Kennt jemand einen guten Übersichtsartikel für die statistische Literatur zur nichtlinearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Konsistenzergebnisse und Asymptotika. Von besonderem Interesse ist das Modell yich t= m ( xich t, θ ) + ϵich t,yicht=m(xicht,θ)+ϵicht,y_{it} =...
Muss bei der logistischen Regression die Multikollinearität genauso berücksichtigt werden wie bei der direkten OLS-Regression? Müssen Sie beispielsweise bei einer logistischen Regression, bei der Multikollinearität vorliegt, vorsichtig sein (wie bei einer OLS-Regression), wenn Sie Rückschlüsse...
Wie soll ich eine Modellformel in R definieren, wenn eine (oder mehrere) exakte lineare Beschränkungen, die die Koeffizienten binden, verfügbar sind? Angenommen, Sie wissen, dass in einem einfachen linearen Regressionsmodell b1 = 2 * b0 ist. Vielen
Da die Regressionsmodellierung oft mehr "Kunst" als Wissenschaft ist, teste ich häufig viele Iterationen einer Regressionsstruktur. Wie lassen sich die Informationen aus diesen mehreren Modellläufen auf effiziente Weise zusammenfassen, um das "beste" Modell zu finden? Ein Ansatz, den ich gewählt...
Im Allgemeinen standardisiere ich meine unabhängigen Variablen in Regressionen, um die Koeffizienten richtig zu vergleichen (auf diese Weise haben sie die gleichen Einheiten: Standardabweichungen). Bei Panel- / Längsschnittdaten bin ich mir jedoch nicht sicher, wie ich meine Daten standardisieren...
Kann mir jemand sagen, was der Begriff "Persistenz" in der Zeitreihenanalyse bedeutet? Es geht um Ökonometrie und angewandte
Ich bin ziemlich neu darin, also hoffe ich, dass Sie mir vergeben, wenn die Frage naiv ist. (Kontext: Ich lerne Ökonometrie aus Davidson & MacKinnons Buch "Econometric Theory and Methods" und sie scheinen dies nicht zu erklären. Ich habe mir auch Luenbergers Optimierungsbuch angesehen, das sich...
Berücksichtigen Sie die lineare Regression mit einer gewissen Regularisierung: ZB Finden Sie , das minimiert| | A x - b | | 2 + λ | | x | | 1xxx| | Ax-b | |2+ λ | | x | |1||Ax−b||2+λ||x||1||Ax - b||^2+\lambda||x||_1 Normalerweise sind die Spalten von A so standardisiert, dass sie den Mittelwert...
Ich habe Zähldaten (Nachfrage- / Angebotsanalyse mit Zählung der Anzahl der Kunden, abhängig von - möglicherweise - vielen Faktoren). Ich habe eine lineare Regression mit normalen Fehlern versucht, aber mein QQ-Plot ist nicht wirklich gut. Ich habe versucht, die Antwort logarithmisch umzuwandeln:...
Ich sehe das als eine Art Ad-hoc-Methode und es scheint mir sehr faul zu sein, aber vielleicht fehlt mir etwas. Ich habe dies in mehreren Regressionen gesehen, aber lassen Sie es uns einfach halten: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Nehmen Sie nun die...
Ich mache eine lineare Regression mit einer transformierten abhängigen Variablen. Die folgende Transformation wurde durchgeführt, damit die Annahme der Normalität der Residuen gelten würde. Die nicht transformierte abhängige Variable war negativ verzerrt, und die folgende Transformation hat sie...
Dieser Wikipedia- Link listet eine Reihe von Techniken auf, um die Heteroskedastizität von OLS-Resten zu erkennen. Ich möchte erfahren, welche praktische Technik bei der Erkennung von Regionen, die von Heteroskedastizität betroffen sind, effizienter ist. Zum Beispiel hat hier die zentrale Region...
Ich habe oft gesehen, wie man überprüft, ob eine Poisson-Modellanpassung übermäßig verteilt ist oder nicht, indem man die verbleibende Abweichung durch die Freiheitsgrade dividiert. Das resultierende Verhältnis sollte "ungefähr 1" sein. Die Frage ist, um welchen Bereich es sich bei "ungefähren...
Ich bin nicht sicher, ob normalize das richtige Wort ist, aber ich werde mein Bestes geben, um zu veranschaulichen, was ich zu fragen versuche. Der hier verwendete Schätzer sind die kleinsten Quadrate. Angenommen, Sie haben . Sie können den Mittelwert um wobei und , also dass keinen Einfluss mehr...
Angenommen, ich habe eine multivariable (mehrere unabhängige Variablen) Regression, die aus 3 Variablen besteht. Jede dieser Variablen hat einen bestimmten Koeffizienten. Wenn ich mich entscheide, eine vierte Variable einzuführen und die Regression erneut auszuführen, ändern sich dann die...
Ich habe gerade einen Artikel gelesen, in dem die Autoren eine multiple Regression mit zwei Prädiktoren durchgeführt haben. Der gesamte r-Quadrat-Wert betrug 0,65. Sie stellten eine Tabelle zur Verfügung, die das Quadrat zwischen den beiden Prädiktoren aufteilte. Die Tabelle sah so aus: rsquared...