Ich möchte Codefehler mit Codekomplexitätsmetriken wie Nähe verknüpfen. Ein gängiges Modell besteht darin, dies als einen Poisson-Prozess zu betrachten, bei dem die Dauer der Codierungszeit und die Dichte eine Funktion der Codekomplexität ist. Ich kann eine Regression durchführen und...
Meine Frage ist, ob ich eine Effektgröße XXX als abhängige Variable und eine andere Effektgröße YYY als unabhängige Variable in einer Meta-Regression verwenden kann. Zum Beispiel führte ich eine Metaanalyse für die Auswirkungen von Bewegung bei Alkoholproblemen durch und fand signifikante...
Ich habe zuvor etwas über Stichprobenverteilungen gelernt, die Ergebnisse lieferten, die für den Schätzer in Bezug auf den unbekannten Parameter waren. Zum Beispiel für die Probenahme Verteilungen von ß 0 und β 1 in dem linearen Regressionsmodell Y i = β o + β 1 X i + ε
Kann jemand helfen, eine konzeptionelle Erklärung dafür zu geben, wie Vorhersagen für neue Daten getroffen werden, wenn Glättungen / Splines für ein Vorhersagemodell verwendet werden? Wie werden beispielsweise bei einem Modell, das mit gamboostdem mboostPaket in R mit p-Splines erstellt wurde,...
Wie können Sie beweisen, dass die normalen Gleichungen: eine oder mehrere Lösungen haben, ohne dass angenommen wird, dass X invertierbar ist?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Meine einzige Vermutung ist, dass es etwas mit generalisierter Umkehrung zu tun hat, aber ich bin total...
Ich habe den folgenden R-Code verwendet, um ein Probit-Modell anzupassen: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Ich will wissen , was macht stepwiseund backward/forwardgenau das tun , und wie die Variablen...
Ich habe einige Daten angewendet, um die beste Variablenlösung des Regressionsmodells unter Verwendung der Gratregression in R zu finden. Ich habe lm.ridgeund glmnet(wann alpha=0) verwendet, aber die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, insbesondere wenn lambda=0. Es wird angenommen, dass beide...
Bei einer einfachen linearen Regression möchte man oft überprüfen, ob bestimmte Annahmen erfüllt sind, um Rückschlüsse ziehen zu können (z. B. sind Residuen normalverteilt). Ist es sinnvoll, die Annahmen zu überprüfen, indem überprüft wird, ob die angepassten Werte normal verteilt sind?...
Wir haben Daten mit einem binären Ergebnis und einigen Kovariaten. Ich habe die Daten mithilfe der logistischen Regression modelliert. Nur eine einfache Analyse, nichts Außergewöhnliches. Die endgültige Ausgabe soll eine Dosis-Wirkungs-Kurve sein, in der wir zeigen, wie sich die Wahrscheinlichkeit...
Ich möchte einchecken, Rob meine Daten für Log-Normal- oder Pareto-Distributionen geeignet sind. Wie könnte ich das machen? Vielleicht ks.testkönnte mir das helfen, aber wie könnte ich die Parameter und für die Pareto-Verteilung für meine Daten
Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet)...
Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung,...
Wenn ich ein Regressionsmodell habe: wobei und ,Y.= X.β+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) Wann wäre die Verwendung von , dem gewöhnlichen Schätzer...
Als Annahme einer linearen Regression wird die Normalität der Fehlerverteilung manchmal fälschlicherweise "erweitert" oder als Notwendigkeit der Normalität von y oder x interpretiert. Ist es möglich, ein Szenario / einen Datensatz zu erstellen, bei dem X und Y nicht normal sind, der Fehlerterm...
Mit Regularisierungstechniken beziehe ich mich auf Lasso, Gratregression, elastisches Netz und dergleichen. Stellen Sie sich ein Vorhersagemodell für Gesundheitsdaten vor, das demografische Daten und Diagnosedaten enthält, bei denen die Aufenthaltsdauer für stationäre Aufenthalte vorhergesagt...
Ich habe 100.000 Beobachtungen (9 Dummy-Indikatorvariablen) mit 1000 positiven. Die logistische Regression sollte in diesem Fall gut funktionieren, aber die Cutoff-Wahrscheinlichkeit verwirrt mich. In der allgemeinen Literatur wählen wir einen Cutoff von 50%, um Einsen und Nullen vorherzusagen. Ich...
Ich frage mich, wie eine instrumentelle Variable die Auswahlverzerrung bei der Regression angeht. Hier ist das Beispiel, an dem ich kaue: In Mostly Harmless Econometrics diskutieren die Autoren eine IV-Regression in Bezug auf Militärdienst und Einkommen im späteren Leben. Die Frage ist: "Steigert...
Wenn dies eine doppelte Frage ist, zeigen Sie bitte auf den richtigen Weg, aber die ähnlichen Fragen, die ich hier gefunden habe, waren nicht ausreichend ähnlich. Angenommen, ich schätze das Modell Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u und finde, dass . Es stellt sich jedoch heraus , dass X = X 1...
Ich versuche herauszufinden, welcher SVR für diese Art von Daten geeignet ist. Ich kenne 4 Arten von SVRs: Epsilon nu kleinste Quadrate und linear. Ich verstehe, dass linearer SVR mehr oder weniger wie Lasso mit L1 Reg ist. Aber was ist der Unterschied zwischen den verbleibenden 3 Techniken?...
Ich hatte einige Fragen zur Interpretation von Quotenverhältnissen für kontinuierliche Variablen in der logistischen Regression. Ich denke, dies sind grundlegende Fragen zur logistischen Regression (und wahrscheinlich zur Regression im Allgemeinen), und obwohl ich mich ein wenig schäme, dass ich...