Bei der linearen Regression können wir die Diagnosediagramme (Residuendiagramme, normale QQ-Diagramme usw.) überprüfen, um zu überprüfen, ob die Annahmen der linearen Regression verletzt werden. Bei der logistischen Regression habe ich Probleme, Ressourcen zu finden, die erläutern, wie die...
Häufig erhält ein statistischer Analytiker einen Datensatz und wird gebeten, ein Modell mit einer Technik wie der linearen Regression anzupassen. Sehr häufig wird der Datensatz mit einem Haftungsausschluss in der Art von "Oh ja, wir haben es vermasselt, einige dieser Datenpunkte zu sammeln - tun...
Ich nehme an den Online-Kursen für maschinelles Lernen teil und habe etwas über Gradient Descent gelernt, um die optimalen Werte in der Hypothese zu berechnen. h(x) = B0 + B1X Warum müssen wir Gradient Descent verwenden, wenn wir die Werte mit der folgenden Formel leicht finden können? Das sieht...
Im Rahmen eines sozialwissenschaftlichen Forschungsvorschlags wurde mir folgende Frage gestellt: Ich bin immer um 100 + m (wobei m die Anzahl der Prädiktoren ist) gegangen, wenn ich die minimale Stichprobengröße für die multiple Regression bestimmt habe. Ist das angebracht Ich bekomme oft...
Was sind die üblichen Annahmen für eine lineare Regression? Umfassen sie: eine lineare Beziehung zwischen der unabhängigen und abhängigen Variablen unabhängige Fehler Normalverteilung von Fehlern Homoskedastizität Gibt es noch
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist...
Firstregressionskoeffizientenschätzung β R sind die Werte , die die Minimierungβ^Rβ^R\hat{\beta}^R RSS+λ∑j=1pβ2j.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. Meine Fragen sind: Wenn , dann sehen wir, dass sich der obige Ausdruck auf das übliche RSS reduziert. Was ist, wenn λ → ∞...
In Andrew Ngs Kurs über maschinelles Lernen führt er in die lineare und logistische Regression ein und zeigt, wie die Modellparameter mithilfe des Gradientenabfalls und der Newton-Methode angepasst werden. Ich weiß, dass Gradientenabstieg in einigen Anwendungen des maschinellen Lernens (z. B....
Warum ist es bei einer multiplen linearen Regression möglich, eine hochsignifikante F-Statistik (p <0,001) zu erhalten, die jedoch bei allen t-Tests des Regressors sehr hohe p-Werte aufweist? In meinem Modell gibt es 10 Regressoren. Einer hat einen p-Wert von 0,1 und der Rest liegt über 0,9...
Ich bin gespannt auf diejenigen unter Ihnen, die über umfangreiche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit anderen Forschern verfügen. Was sind einige der häufigsten Missverständnisse in Bezug auf lineare Regression, denen Sie begegnen? Ich denke, kann eine nützliche Übung sein, um über häufige...
Die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) ist eine Technik im Zusammenhang mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA). Während es einfach ist, PCA oder lineare Regression mithilfe eines Streudiagramms zu lehren (siehe einige tausend Beispiele zur Google-Bildsuche), habe ich für CCA kein ähnliches...
Ich hätte erwartet, dass der Korrelationskoeffizient der gleiche ist wie eine Regressionssteigung (Beta), jedoch sind sie unterschiedlich, wenn man sie nur vergleicht. Wie unterscheiden sie sich - welche unterschiedlichen Informationen geben
Ich habe festgestellt, dass das Konfidenzintervall für vorhergesagte Werte in einer linearen Regression um den Mittelwert des Prädiktors und Fett um den minimalen und den maximalen Wert des Prädiktors eng ist. Dies ist in den Diagrammen dieser 4 linearen Regressionen zu sehen: Anfangs dachte ich,...
Ich habe 2 abhängige Variablen (DVs), deren Punktzahl durch die Menge von 7 unabhängigen Variablen (IVs) beeinflusst werden kann. DVs sind kontinuierlich, während der Satz von IVs aus einer Mischung aus kontinuierlichen und binär codierten Variablen besteht. (Im folgenden Code werden fortlaufende...
Ich überprüfe gerade ein Manuskript, in dem die Autoren 5-6 logit-Regressionsmodelle mit AIC vergleichen. Einige Modelle haben jedoch Interaktionsterme ohne Berücksichtigung der einzelnen kovariaten Terme. Hat es jemals Sinn, dies zu tun? Zum Beispiel (nicht spezifisch für Logit-Modelle): M1: Y =...
Ich erinnere mich, als Student in Statistikkursen gesessen zu haben, warum Hochrechnung eine schlechte Idee war. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Online-Quellen, die dies kommentieren. Es gibt auch eine Erwähnung hier . Kann mir jemand helfen zu verstehen, warum Extrapolation eine schlechte...
Weiß jemand, warum Offset in einer Poisson-Regression verwendet wird? Was erreichen Sie
Ich mache einige Berechnungen mit verschiedenen Matrizen (hauptsächlich in der logistischen Regression) und bekomme häufig den Fehler "Matrix ist singulär", wo ich zurückgehen und die korrelierten Variablen entfernen muss. Meine Frage hier ist, was würden Sie als "hoch" korrelierte Matrix...
Betrachten Sie die folgenden drei Phänomene. Steins Paradoxon: Angesichts einiger Daten aus der multivariaten Normalverteilung in ist der Stichprobenmittelwert kein sehr guter Schätzer für den wahren Mittelwert. Man kann eine Schätzung mit kleinerem mittleren Fehlerquadrat erhalten, wenn man alle...
Ich habe wahrscheinlich eine einfache Frage, aber sie verblüfft mich gerade. Ich hoffe, dass Sie mir helfen können. Ich habe ein Regressionsmodell der kleinsten Quadrate mit einer unabhängigen und einer abhängigen Variablen. Die Beziehung ist nicht signifikant. Jetzt füge ich eine zweite...