Wenn Sie ein lineares Modell oder ein gemischtes Modell anpassen, stehen verschiedene Codierungstypen zur Verfügung, um eine kategoriale oder nominelle Varibale in eine Reihe von Variablen zu transformieren, für die Parameter geschätzt werden, z. B. Dummy-Conding (Standardeinstellung R) und...
Ich habe kürzlich eine Arbeit in einem Psychologie-Journal eingereicht, in der ich die Quantile-Regression verwendet habe. Obwohl ich dachte, ich hätte bereits genug Gedanken in eine klare Darstellung der Quantilregression gesteckt, fragten die Rezensenten nach besseren Erklärungen für die...
Es scheint, als hätte ich ein Regressionsmodell wie yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Ich kann entweder ein Rohpolynom anpassen und unzuverlässige Ergebnisse erhalten oder ein orthogonales Polynom anpassen und Koeffizienten...
Vielleicht bin ich nur müde, aber ich habe Probleme, den Forward Stagewise Regression-Algorithmus zu verstehen. Aus "Elemente des statistischen Lernens" Seite 60: Die vorwärts-stufenweise Regression (FS) ist noch stärker eingeschränkt als die vorwärts-schrittweise Regression. Es beginnt wie eine...
Stellen Sie sich ein klassisches Datenanalyseproblem vor, bei dem Sie ein Ergebnis YiYiY_{i} und wie es mit einer Reihe von Prädiktoren . Die grundlegende Art der Anwendung ist hierXi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} iYiYiY_{i} ist ein Ergebnis auf Gruppenebene, beispielsweise die...
Angenommen, sind unabhängig undY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell mit einer einzelnen Antwortvariablen (stetig / normalverteilt) und 4 erklärenden Variablen (von denen 3 Faktoren sind und die vierte eine ganze Zahl ist) erstellt. Ich habe eine Gaußsche Fehlerverteilung mit einer Identitätsverknüpfungsfunktion...
Ich habe folgende Daten und möchte ein negatives exponentielles Wachstumsmodell hinzufügen: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start =...
Angenommen, ich möchte YYY gegen ein normalisiertes zurückführen XXX, möchte aber eine spärliche Lösung. Warum ist es nach der Regression nicht zulässig, die Koeffizienten mit der kleinsten Größe zu verwerfen? Für die Aufzeichnung habe ich von LARS- und LASSO-Methoden gehört und benutze sie oft....
Ich habe eine Reihe von Daten, yyy und . Ich möchte die folgende Hypothese testen: Es gibt einen Peak in ; das heißt, wenn zunimmt, nimmt zuerst zu und dann ab.y x yxxxyyyxxxyyy Meine erste Idee war, und in eine Spiegelreflexkamera einzubauen. Das heißt, wenn ich finde, dass der Koeffizient vor...
Ich habe Probleme zu verstehen, wie Bootstrapping verwendet wird , um Vorhersageintervalle für ein lineares Regressionsmodell zu berechnen . Kann jemand eine schrittweise Vorgehensweise skizzieren? Ich habe über Google gesucht, aber für mich macht nichts wirklich Sinn. Ich verstehe, wie...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich habe einen ziemlich...
Ich dachte, ich könnte mit einer Bayes'schen Variablenauswahl spielen, wenn ich einem netten Blog-Beitrag und den darin verlinkten Artikeln folge. Ich habe ein Programm in rjags (wo ich ein ziemlicher Neuling bin) geschrieben und Preisdaten für Exxon Mobil abgerufen , zusammen mit einigen Dingen,...
Wie interpretieren Sie beim Ausführen der Ridge-Regression Koeffizienten, die größer sind als die entsprechenden Koeffizienten unter den kleinsten Quadraten (für bestimmte Werte von )? Soll die Gratregression nicht die Koeffizienten monoton verkleinern?λλ\lambda Wie interpretiert man in einem...
Ich arbeite derzeit an einem Regressionsmodell, bei dem ich nur kategoriale / Faktor-Variablen als unabhängige Variablen habe. Meine abhängige Variable ist ein logit transformiertes Verhältnis. Es ist ziemlich einfach, eine normale Regression in R auszuführen, da R automatisch weiß, wie Dummies...
Ich verwende die Quantil-Regression (zum Beispiel über gbmoder quantregin R) - und konzentriere mich nicht auf den Median, sondern auf ein oberes Quantil (zum Beispiel 75.). Ausgehend von einem prädiktiven Modellierungshintergrund möchte ich messen, wie gut das Modell in ein Test-Set passt, und...
Ich habe Daten erhalten x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26) y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55,
Die Daten, die ich habe, sind ein Regressionssteigungswert von y ~ time, ein Standardfehler, ein n-Wert und ein p-Wert für eine bestimmte Spezies in zwei verschiedenen Gebieten. Ich möchte prüfen, ob die Regressionssteigung für einen Bereich erheblich von der Regressionssteigung für den anderen...
Ich habe mich nur gefragt, ob die Poisson-Regression einen Fehlerbegriff hat. Kann eine Poisson-Regression zufällige Effekte und einen Fehlerbegriff haben? Ich bin verwirrt über diesen Punkt. In der logistischen Regression gibt es keinen Fehlerbegriff, da Ihre Ergebnisvariable binär ist. Ist das...
Ich bin daran interessiert, eine unvoreingenommene Schätzung von in einer multiplen linearen Regression zu erhalten.R2R2R^2 Bei der Reflexion kann ich mir zwei verschiedene Werte vorstellen, mit denen eine unvoreingenommene Schätzung von übereinstimmen könnte.R2R2R^2 Out of sample :R2R2R^2 das...