Ich habe einen Datensatz mit ungefähr 70 Variablen, die ich reduzieren möchte. Ich möchte den Lebenslauf verwenden, um die nützlichsten Variablen auf folgende Weise zu finden. 1) Wählen Sie zufällig etwa 20 Variablen aus. 2) Verwenden Sie stepwise/ LASSO/ lars/ etc, um die wichtigsten Variablen...
Betrachten Sie den folgenden R-Code: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n...
Ich habe viele Probleme mit einem Datensatz, auf den ich SEM anwenden möchte. Wir nehmen die Existenz von 5 latenten Faktoren A, B, C, D, E mit Indikatoren bzw. A1 bis A5 (geordnete Faktoren), B1 bis B3 (quantitativ), C1, D1, E1 (alle letzten drei geordneten Faktoren mit nur 2 Ebenen für E1. Wir...
Was sind gute Strategien für die Durchführung einer Gaußschen Prozessregression, wenn sich die Funktion, die ich zu approximieren versuche, im Laufe der Zeit ändert? Der naive Ansatz, der mir in den Sinn kommt, besteht darin, nur die N neuesten Datenpunkte zu verwenden, um die Regression...
Ich habe folgendes lineares Modell: Um die Heteroskedastizität der Residuen zu beheben, habe ich versucht, eine Protokolltransformation auf die abhängige Variable als anzuwenden, aber ich sehe immer noch den gleichen Fan-Out-Effekt auf die Residuen. Die DV-Werte sind relativ klein, so dass die...
Ich möchte mehrere lineare Regressionen durchführen und dann neue Werte mit wenig Extrapolation vorhersagen. Ich habe meine Antwortvariable im Bereich von -2 bis +7 und drei Prädiktoren (die Bereiche um +10 - +200). Die Verteilung ist nahezu normal. Aber die Beziehung zwischen der Antwort und den...
Wie sollte man bei mehreren Kreuzvalidierungsfalten einer logistischen Regression und den daraus resultierenden Mehrfachschätzungen jedes Regressionskoeffizienten messen, ob ein Prädiktor (oder eine Reihe von Prädiktoren) auf der Grundlage der Regressionskoeffizienten stabil und aussagekräftig ist...
Wenn in einer linearen multiplen Regressionsgleichung die Beta-Gewichte den Beitrag jeder einzelnen unabhängigen Variablen über den Beitrag aller anderen IVs hinaus widerspiegeln, wobei in der Regressionsgleichung die Varianz von allen IVs geteilt wird, die den DV vorhersagen? Wenn beispielsweise...
Ich habe einige Zehntausende von Beobachtungen, die in einer Zeitreihe liegen, aber nach Orten gruppiert sind. Zum Beispiel: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B...
Bitte bearbeiten. Wenn Sie Daten mit starken Schwänzen haben, scheint es intuitiv zu sein, eine Regression mit Schülerfehlern durchzuführen. Während ich diese Möglichkeit erkundete, stieß ich auf dieses Papier: Breusch, TS, Robertson, JC & Welsh, AH (1. November 1997). Die neue Kleidung des...
Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...
Gibt es bestimmte Annahmen bezüglich der Fehler für die logistische Regression, wie die konstante Varianz der Fehlerterme und die Normalität der Residuen? Entfernen Sie diese normalerweise auch, wenn Sie Punkte haben, deren Kochabstand größer als 4 / n ist? Wenn Sie sie entfernen, wie können Sie...
Es gibt viele Methoden zur Durchführung der Regularisierung - beispielsweise die Regularisierung , und . Laut Friedman Hastie & Tibsharani hängt der beste Regularisierer vom Problem ab: nämlich der Art der tatsächlichen Zielfunktion, der jeweils verwendeten Basis, dem Signal-Rausch-Verhältnis...
Wenn ich meine Daten mit etwas wie lm(y~a*b)in der R-Syntax anpasse, wobei aes sich um eine binäre Variable und beine numerische Variable handelt, ist der a:bInteraktionsterm die Differenz zwischen der Steigung von y~bat a= 0 und at a= 1. Nehmen wir nun an, die Beziehung zwischen yund bist...
Ist es für eine lineare Regression mit mehreren Gruppen (natürliche Gruppen, die a priori definiert wurden) akzeptabel, zwei verschiedene Modelle mit demselben Datensatz auszuführen, um die folgenden zwei Fragen zu beantworten? Hat jede Gruppe eine Steigung ungleich Null und einen Achsenabschnitt...
Bei der Einstellung der multivariaten multiplen Regression (Vektorregressor und Regressand) hängen die vier Haupttests für die allgemeine Hypothese (Wilks Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley und Roys größte Wurzel) alle von den Eigenwerten der Matrix HE−1HE−1H E^{-1} , wobei HHH und EEE die...
Angenommen, es gibt drei Zeitreihen, , undX1X1X_1X2X2X_2YYY Laufende gewöhnliche lineare Regression auf ~ ( ), erhalten wir . Die gewöhnliche lineare Regression ~ erhält . Angenommen,YYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU < V...
Ich versuche, den besten Weg zu finden, um den Zahlungsbetrag für ein Inkassobüro vorherzusagen. Die abhängige Variable ist nur dann ungleich Null, wenn eine Zahlung erfolgt ist. Verständlicherweise gibt es eine überwältigende Anzahl von Nullen, da die meisten Menschen nicht erreicht werden können...
Ich habe eine Frage zum Differenzen-in-Differenzen-Ansatz mit der folgenden Standardgleichung: Dabei ist Treat eine Dummy-Variable für die behandelte Gruppe und den Post. y=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} +...
Es ist bekannt (z. B. auf dem Gebiet der Druckabtastung ), dass die Norm "sparsity-induzierend" ist, in dem Sinne, dass wenn wir die funktionale (für feste Matrix und Vektor ) minimieren für groß genug \ lambda> 0 , wir haben wahrscheinlich für viele Auswahlmöglichkeiten von A , \ vec {b} und \...