Für kleinste Quadrate mit einem Prädiktor: y=βx+ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Wenn und vor dem Anpassen standardisiert sind (dh ), dann:xxxyyy∼N(0,1)∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta ist der gleiche wie der Pearson-Korrelationskoeffizient .rrr ββ\beta ist in der reflektierten Regression...
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO)...
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte...
Ich führe eine logistische Regression mit einem binären Ergebnis durch (Start und nicht Start). Mein Prädiktormix besteht entweder aus kontinuierlichen oder dichotomen Variablen. Bei Verwendung des Box-Tidwell-Ansatzes verstößt einer meiner kontinuierlichen Prädiktoren möglicherweise gegen die...
Ich habe negative Binomial- und Quasi-Poisson-Modelle ausgeführt, die auf einem Ansatz zum Testen von Hypothesen basieren. Meine endgültigen Modelle, die beide Methoden verwenden, haben unterschiedliche Kovariaten und Wechselwirkungen. Es scheint, dass es in beiden Fällen keine Muster gibt, wenn...
In können Rwir eine glmRegression über den Gewichtungsparameter "vorgewichten" . Zum Beispiel: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Wie kann dies in einem JAGSoder BUGSModell erreicht werden? Ich habe ein Papier gefunden, das dies diskutiert, aber...
Ich habe diesen Artikel über elastisches Netz gelesen. Sie sagen, dass sie ein elastisches Netz verwenden, denn wenn wir nur Lasso verwenden, wird tendenziell nur ein Prädiktor unter den Prädiktoren ausgewählt, die stark korreliert sind. Aber wollen wir das nicht? Ich meine, es erspart uns die Mühe...
Ein Instrument zur Messung des Glukosespiegels im Blut einer Person wird an einer Zufallsstichprobe von 10 Personen überwacht. Die Werte werden auch unter Verwendung eines sehr genauen Laborverfahrens gemessen. Das Instrumentenmaß wird mit x bezeichnet. Die Laborprozedurmaßnahme ist mit y...
Diese Frage / dieses Thema kam in einer Diskussion mit einem Kollegen auf und ich suchte nach einigen Meinungen dazu: Ich modelliere einige Daten mithilfe einer logistischen Regression mit zufälligen Effekten, genauer gesagt einer logistischen Regression mit zufälligen Abschnitten. Für die festen...
Können Sie mir ein Beispiel für die Verwendung von Sandwich-Schätzern geben, um eine robuste Regressionsinferenz durchzuführen? Ich kann das Beispiel in sehen ?sandwich, aber ich verstehe nicht ganz, wie wir von lm(a ~ b, data)( r- codiert) zu einer Schätzung und einem p- Wert übergehen können,...
Um meine Frage besser zu stellen, habe ich einige der Ausgaben sowohl eines 16-Variablen-Modells ( fit) als auch eines 17-Variablen-Modells ( fit2) unten bereitgestellt (alle Prädiktorvariablen in diesen Modellen sind kontinuierlich, wobei der einzige Unterschied zwischen diesen Modellen darin...
Angenommen, ich habe bivariate Antworten mit signifikanter Korrelation. Ich versuche, die beiden Möglichkeiten zur Modellierung dieser Ergebnisse zu vergleichen. Eine Möglichkeit besteht darin, den Unterschied zwischen den beiden Ergebnissen zu modellieren: Eine andere Möglichkeit besteht darin,...
Aus Robert Kabacoffs Quick-R habe ich # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } #...
Ich höre oft von der Bewertung der Leistung eines Klassifizierungsmodells, indem ich den Testsatz aushalte und ein Modell auf dem Trainingssatz trainiere. Erstellen Sie dann zwei Vektoren, einen für die vorhergesagten Werte und einen für die wahren Werte. Ein Vergleich ermöglicht es offensichtlich,...
Ich habe zwei verschiedene Darstellungen des Quantilregressionsschätzers gesehen, die sind Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi<x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi<xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid +...
Ich habe drei reduzierte Modelle von einem Original-Vollmodell mit erhalten Vorauswahl Rückwärtseliminierung L1 Bestrafungstechnik (LASSO) Für die Modelle, die unter Verwendung von Vorwärtsauswahl / Rückwärtseliminierung erhalten wurden, erhielt ich die kreuzvalidierte Schätzung des...
Ich habe acht unabhängige Variablen und eine abhängige. Ich habe eine Korrelationsmatrix erstellt, und 5 von ihnen haben eine geringe Korrelation mit dem DV. Ich habe dann eine schrittweise multiple Regression durchgeführt, um zu sehen, ob eine / alle IVs den DV vorhersagen können. Die Regression...
Ich habe eine Gleichung, um das Gewicht von Seekühen aus ihrem Alter in Tagen (Dias, in Portugiesisch) vorherzusagen: R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Ich habe es in R mit nls () modelliert und diese Grafik erhalten: Jetzt möchte ich das 95% -Konfidenzintervall berechnen und...
In der üblichen VIF Berechnung für eine lineare Regression, die jeweils unabhängig / erklärende Variable wird als abhängige Variable in einem gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate behandelt. dhXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i...
Ich habe einige Erfahrungen mit der Modellierung von Zeitreihen in Form einfacher ARIMA-Modelle und so weiter. Jetzt habe ich einige Daten, die Volatilitätscluster aufweisen, und ich möchte versuchen, zunächst ein GARCH (1,1) -Modell an die Daten anzupassen. Ich habe eine Datenreihe und eine Reihe...