Ich führte eine lineare Regression durch, die zu einem signifikanten Ergebnis führte. Als ich jedoch das Streudiagramm auf Linearität überprüfte, war ich nicht sicher, ob die Daten linear waren. Gibt es andere Möglichkeiten, die Linearität zu testen, ohne das Streudiagramm zu untersuchen? Könnte...
Beim Lesen des Artikels "Forecasting at Scale" (FBProphet-Prognosetool, siehe https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) bin ich auf den Begriff "sparse prior" gestoßen . Die Autoren erklären, dass sie einen solchen "spärlichen Prior" bei der Modellierung eines Vektors von Ratenabweichungen von einer...
Stellen Sie sich ein statistisches Problem vor, bei dem Sie eine responseVariable haben, die Sie abhängig von einer explanatoryVariablen und einer nestedVariablen beschreiben möchten , wobei die verschachtelte Variable nur als sinnvolle Variable für bestimmte Werte der erklärenden Variablen...
Gemäß den Referenzen Buch 1 , Buch 2 und Papier . Es wurde erwähnt, dass es eine Äquivalenz zwischen der regulierten Regression (Ridge, LASSO und Elastic Net) und ihren Einschränkungsformeln gibt. Ich habe mir auch Cross Validated 1 und Cross Validated 2 angesehen , aber ich kann keine klare...
Ich lese viel über die Verwendung von Splines bei verschiedenen Regressionsproblemen. Einige Bücher (z. B. Hodges Richly Parrameterized Linear Models ) empfehlen bestrafte Splines. Andere (z. B. Harrell- Regressionsmodellierungsstrategien ) entscheiden sich für eingeschränkte kubische Splines. Wie...
Wenn wir den Standardfehler eines Regressionskoeffizienten berechnen, erklärst wir nicht für die Zufälligkeit in der Design - Matrix XXX . In OLS wir zum Beispiel berechnen var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) als var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) =...
Was ich über den Propheten von Facebook gelesen habe, ist, dass er die Zeitreihen im Grunde in Trend und Saisonalität unterteilt. Ein additives Modell würde beispielsweise wie folgt geschrieben: y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t mit ttt die Zeit...
Wenn ich eine multiple lineare OLS-Regression durchführe, anstatt die Residuen gegen angepasste Werte zu zeichnen, zeichne ich die (internen) studentisierten Residuen gegen angepasste Werte (ebenso für Kovariaten). Diese Residuen sind definiert
Ich habe einige über Generalized Least Squares (GLS) gelesen und versucht, sie mit meinem ökonometrischen Grundhintergrund zu verknüpfen. Ich erinnere mich, dass ich in der Graduiertenschule scheinbar unzusammenhängende Regression (SUR) verwendet habe, die GLS etwas ähnlich zu sein scheint. Ein...
Ich passe ein lineares Modell in R an glmnet. Das ursprüngliche (nicht regulierte) Modell wurde unter Verwendung von angepasst lmund hatte keinen konstanten Term (dh es war in der Form lm(y~0+x1+x2,data)). glmnetnimmt eine Matrix von Prädiktoren und einen Vektor von Antworten. Ich habe die...
"Falsche Regression" (im Kontext von Zeitreihen) und damit verbundene Begriffe wie Unit-Root-Tests sind etwas, von dem ich viel gehört habe, das ich aber nie verstanden habe. Warum / wann tritt es intuitiv auf? (Ich glaube, es ist, wenn Ihre beiden Zeitreihen zusammengeführt werden, dh eine lineare...
Das zugrunde liegende Modell von PLS ist, dass eine gegebene Matrix X und n gegebener Vektor y durch X = T P ' + E , y = T q ' + f , wobei T eine latente n × k- Matrix ist, und E , in Beziehung stehen. f sind Rauschausdrücke (vorausgesetzt, X , y sind zentriert).n×mn×mn \times...
Schöne Grüße, Ich forsche, um die Größe des beobachteten Raums und die seit dem Urknall verstrichene Zeit zu bestimmen. Hoffentlich kannst du helfen! Ich habe Daten, die einer stückweise linearen Funktion entsprechen, für die ich zwei lineare Regressionen ausführen möchte. Es gibt einen Punkt, an...
Gibt es eine Möglichkeit, die Regressionslinie eines solchen stückweisen Modells lineszu zeichnen , außer jedes Segment einzeln zu zeichnen oder zu verwenden geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price:...
Ein Exponentialmodell ist ein Modell, das durch die folgende Gleichung beschrieben wird: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} Der gebräuchlichste Ansatz zur Schätzung eines solchen Modells ist die Linearisierung, die leicht...
Ich habe die Beschreibung der Kammregression in Applied Linear Statistical Models , 5. Ausgabe, Kapitel 11, gelesen . Die Kammregression wird anhand der hier verfügbaren Körperfettdaten durchgeführt . Das Lehrbuch entspricht der Ausgabe in SAS, wobei die rücktransformierten Koeffizienten im...
Ich muss eine komplexe Grafik für die visuelle Datenanalyse zeichnen. Ich habe 2 Variablen und eine große Anzahl von Fällen (> 1000). Zum Beispiel (die Zahl ist 100, wenn die Dispersion weniger "normal" sein soll): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <-...
Gibt es eine einfache Möglichkeit, die Trendlinienformel aus einem Diagramm auf einen bestimmten X-Wert in Excel anzuwenden? Zum Beispiel möchte ich den Y-Wert für ein gegebenes X = 2.006,00 USD erhalten. Ich habe die Formel bereits genommen und sie erneut eingegeben: =-0.000000000008*X^3 -...
Ich beende eine Analyse eines großen Datensatzes. Ich möchte das im ersten Teil der Arbeit verwendete lineare Modell verwenden und es mithilfe eines linearen gemischten Modells (LME) neu anpassen. Die LME wäre sehr ähnlich, mit der Ausnahme, dass eine der im Modell verwendeten Variablen als...
Ich verwende das Quantreg- Paket, um ein Regressionsmodell mit dem 99. Perzentil meiner Werte in einem Datensatz zu erstellen. Basierend auf den Ratschlägen einer früheren Stackoverflow- Frage, die ich gestellt habe, habe ich die folgende Codestruktur verwendet. mod <- rq(y ~ log(x), data=df,...