Das Gauß-Markov-Theorem besagt, dass der OLS-Schätzer der beste lineare unverzerrte Schätzer für das lineare Regressionsmodell ist. Angenommen, mir geht es nicht um Linearität und Unparteilichkeit. Gibt es dann einen anderen (möglichen nichtlinearen / voreingenommenen) Schätzer für das lineare...
Ich habe eine multivariate Regression, die Interaktionen einschließt. Um beispielsweise die Schätzung des Behandlungseffekts für das ärmste Quintil zu erhalten, muss ich die Koeffizienten aus dem Behandlungsregressor zu dem Koeffizienten aus der Interaktionsvariablen (die Behandlung und Quintil 1...
Eine der Voraussetzungen für eine logistische Regression ist die Linearität des Logits. Sobald ich mein Modell zum Laufen gebracht habe, teste ich es mit dem Box-Tidwell-Test auf Nichtlinearität. Einer meiner kontinuierlichen Prädiktoren (X) wurde positiv auf Nichtlinearität getestet. Was soll ich...
Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind...
Ich setze eine schrittweise logistische Regression auf einen Datensatz in SPSS. Während der Prozedur passe ich mein Modell an eine zufällige Teilmenge an, die ca. 60% der Gesamtstichprobe, das sind ca. 330 Fälle. Was ich interessant finde, ist, dass bei jedem erneuten Abtasten meiner Daten...
Ich möchte die Koeffizienten für das LASSO-Problem erhalten ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Das Problem ist, dass die Funktionen glmnet und lars unterschiedliche Antworten geben. Für die glmnet-Funktion frage ich nach den Koeffizienten von statt nur λ , aber ich...
Ich suche nach Methoden, mit denen sich das Messfehlermodell "OLS" abschätzen lässt. yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Wobei die Fehler unabhängig normal sind mit unbekannten Varianzen und . "Standard" OLS...
Ich versuche zu verstehen, wie Einflussfunktionen funktionieren. Könnte jemand im Kontext einer einfachen OLS-Regression erklären yi=α+β⋅xi+εiyi=α+β⋅xi+εi\begin{equation} y_i = \alpha + \beta \cdot x_i + \varepsilon_i \end{equation} wo ich die Einflussfunktion für will...
Ich sehe ein Regressionsmodell, das gegenüber dem Vorjahr rückläufig ist. Die Renditen der Aktienindizes sind verzögert (12 Monate). Die Renditen desselben Aktienindex, Credit Spread (Differenz zwischen dem Monatsmittel der risikofreien Anleihen und Unternehmensanleihen) sind gegenüber dem Vorjahr...
Ich habe eine Konzeptfrage zur "Grundstatistik". Als Student würde ich gerne wissen, ob ich darüber völlig falsch nachdenke und warum, wenn ja: Nehmen wir an, ich versuche hypothetisch, die Beziehung zwischen "Anger Management Issues" und Scheidung (Ja / Nein) in einer logistischen Regression zu...
Ich habe einen Forschungsstudenten mit einem bestimmten Problem beraten und wollte unbedingt die Meinung anderer auf dieser Website einholen. Kontext: Der Forscher hatte drei Arten von Prädiktorvariablen. Jeder Typ enthielt eine andere Anzahl von Prädiktorvariablen. Jeder Prädiktor war eine...
Was ist der Unterschied zwischen Endogenität und nicht beobachteter Heterogenität? Ich weiß, dass Endogenität zum Beispiel von ausgelassenen Variablen herrührt. Soweit ich weiß, verursacht eine unbeobachtete Heterogenität dasselbe Problem. Aber wo genau liegt der Unterschied zwischen diesen beiden...
Nehmen wir an, ich habe zwei Datensätze mit jeweils n Beobachtungen von Datenpaaren der unabhängigen Variablen x und der abhängigen Variablen y . Nehmen wir weiter an, ich möchte für jeden Datensatz eine Verteilung der Regressionssteigungen erzeugen, indem ich die Beobachtungen (mit Ersetzung) N-...
Wir haben 100 Teilnehmer in zwei Gruppen, n = 50n=50n=50in jeder Gruppe. Wir verwendeten eine Bewertung der Fähigkeit zur Grundfunktion zu 4 Zeitpunkten. Die Bewertung umfasst 6 Fragen, von denen jede mit 0 bis 5 bewertet wurde. Wir haben keine individuellen Bewertungen für jede Frage, sondern nur...
Ich versuche nur zu verstehen, welche Beziehung zwischen einer normalen multiplen / einfachen Regression und einer multiplen / einfachen Regression besteht, wenn die Variablen differenziert werden. Zum Beispiel analysiere ich die Beziehung zwischen Einlagensaldo ( ) und Marktzinsen ( R T ). Wenn...
Ich bin daran interessiert, die Quantilregression für einige meiner Modelle zu verwenden, möchte jedoch einige Erläuterungen dazu erhalten, was ich mit dieser Methodik erreichen kann. Ich verstehe, dass ich eine zuverlässigere Analyse der IV / DV- Beziehung erhalten kann , insbesondere bei...
Ich habe 6 Variablen ( ), die ich verwende, um vorherzusagen . Bei meiner Datenanalyse habe ich zuerst eine multiple lineare Regression versucht. Davon waren nur zwei Variablen signifikant. Wenn ich jedoch eine lineare Regression durchführte, bei der jede Variable einzeln mit verglichen wurde ,...
Ich gehe die Videos in Andrew Ngs kostenlosem Online-Kurs für maschinelles Lernen in Stanford durch. Er beschreibt Gradient Descent als einen Algorithmus zum Lösen linearer Regression und zum Ausführen von Schreibfunktionen in Octave. Vermutlich könnte ich diese Funktionen in R umschreiben, aber...
In den meisten Beispielen, die ich bisher für neuronale Netze gesehen habe, wird das Netz zur Klassifizierung verwendet, und die Knoten werden mit einer Sigmoidfunktion transformiert. Ich möchte jedoch ein neuronales Netzwerk verwenden, um einen kontinuierlichen Realwert auszugeben (realistisch...
Ich habe mich gefragt, wie Sie Daten aus einer Poisson-Regressionsgleichung in R generieren würden. Ich bin irgendwie verwirrt, wie ich das Problem angehen soll. Wenn ich also annehme, dass wir zwei Prädiktoren und X 2 haben, die auf N ( 0 , 1 ) verteilt sindX1X1X_1X2X2X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1) . Und...