Es gibt eine Normalitätsannahme, wenn es darum geht, OLS-Modelle zu betrachten, und das heißt, dass die Fehler normal verteilt sind. Ich habe Cross Validated durchsucht und es hört sich so an, als müssten Y und X nicht normal sein, damit Fehler normal sind. Meine Frage ist, warum bei nicht...
Es wird oft angegeben, dass das Quadrat der Probenkorrelation dem Bestimmungskoeffizienten für eine einfache lineare Regression entspricht. Ich konnte dies selbst nicht nachweisen und würde mich über einen vollständigen Beweis dieser Tatsache freuen.R
Ich habe diesen Beitrag gefunden: Ja. Der Koeffizient spiegelt die Änderung der logarithmischen Quoten für jedes Inkrement der Änderung des ordinalen Prädiktors wider. Diese (sehr häufige) Modellspezifikation geht davon aus, dass der Prädiktor über seine Inkremente einen linearen Einfluss hat. Um...
Ich arbeite mit einigen Daten aus der realen Welt und die Regressionsmodelle liefern einige kontraintuitive Ergebnisse. Normalerweise vertraue ich der Statistik, aber in Wirklichkeit können einige dieser Dinge nicht wahr sein. Das Hauptproblem, das ich sehe, ist, dass eine Zunahme einer Variablen...
Ich habe eine Stichprobe von 1.449 Datenpunkten, die nicht korreliert sind (r-Quadrat 0,006). Bei der Analyse der Daten stellte ich fest, dass durch die Aufteilung der unabhängigen Variablenwerte in positive und negative Gruppen ein signifikanter Unterschied im Durchschnitt der abhängigen Variablen...
Ich habe Lernprobleme überwacht, bei denen Ziele Winkel sind. Wenn ich eine einfache Regression durchführen würde, wären die Zahlen 360 und 1 für mein Modell weit entfernt, aber tatsächlich sind sie nahe beieinander und die Vorhersage von x- und y-Koordinaten fühlt sich nicht richtig an, da ich...
Wenn ich eine Interventionsanalyse mit Zeitreihendaten (auch als unterbrochene Zeitreihen bezeichnet) durchführe, wie hier erläutert , besteht eine Anforderung darin, den Gesamtgewinn (oder -verlust) aufgrund der Intervention zu schätzen - dh die Anzahl der gewonnenen oder verlorenen Einheiten (die...
Nehmen wir an, ich habe einen Vektor abhängiger Variablen und einen Vektor unabhängiger Variablen. Wenn gegen aufgetragen wird , sehe ich, dass zwischen beiden eine lineare Beziehung (Aufwärtstrend) besteht. Dies bedeutet nun auch, dass zwischen und ein linearer Abwärtstrend besteht...
Wenn es einen Messfehler in der unabhängigen Variablen gibt, habe ich verstanden, dass die Ergebnisse gegen 0 verzerrt werden. Wenn die abhängige Variable mit einem Fehler gemessen wird, sagen sie, dass sie nur die Standardfehler beeinflusst, aber das macht für mich nicht viel Sinn, weil wir es...
In Büchern und Diskussionen heißt es oft, dass bei Problemen (von denen es einige gibt) mit einem Prädiktor eine logarithmische Transformation möglich ist. Ich verstehe jetzt, dass dies von Verteilungen abhängt und dass die Normalität in Prädiktoren keine Annahme einer Regression ist. Durch die...
Ich hoffe, dass die folgende allgemeine Frage Sinn macht. Bitte beachten Sie, dass ich für die Zwecke dieser speziellen Frage nicht an theoretischen (Fachgebiets-) Gründen für die Einführung von Nichtlinearität interessiert bin. Daher werde ich die vollständige Frage wie folgt formulieren : Was...
Ich führe eine gepoolte OLS-Regression mit dem plm-Paket in R aus. Meine Frage bezieht sich jedoch eher auf grundlegende Statistiken. Deshalb versuche ich, sie zuerst hier zu veröffentlichen. Da meine Regressionsergebnisse heteroskedastische Residuen ergeben, möchte ich versuchen, robuste...
Ich habe einige Variablen und bin daran interessiert, nichtlineare Beziehungen zwischen ihnen zu finden. Also entschied ich mich für Spline oder Löss und druckte schöne Diagramme (siehe Code unten). Ich möchte aber auch einige Statistiken haben, die mir eine Vorstellung davon geben, wie...
Wie sollte man sich zwischen einem linearen oder einem nichtlinearen Regressionsmodell entscheiden? Mein Ziel ist es, Y vorherzusagen. Bei einem einfachen und y- Datensatz könnte ich leicht entscheiden, welches Regressionsmodell durch Zeichnen eines Streudiagramms verwendet werden soll.xxxyyy Bei...
Ich versuche, eine einfache Regression durchzuführen, aber meine Y-Variablen werden monatlich und x-Variablen jährlich beobachtet. Ich werde einige Anleitungen zu einem geeigneten Ansatz, der für Regressionen mit unterschiedlichen Frequenzen verwendet werden kann, sehr schätzen. Vielen...
Wenn ich einen zufälligen Spaziergang mit einem AR (1) schätze, ist der Koeffizient sehr nahe an 1, aber immer kleiner. Was ist der mathematische Grund, warum der Koeffizient nicht größer als eins
Ich arbeite derzeit an einer Metaanalyse, für die ich mehrere in Stichproben verschachtelte Effektgrößen analysieren muss. Ich bin Teil von Cheungs (2014) dreistufigem Metaanalyse-Ansatz zur Metaanalyse abhängiger Effektgrößen im Gegensatz zu einigen anderen möglichen Strategien (z. B. Ignorieren...
Ich bin verwirrt darüber, wie die posteriore prädiktive Verteilung für die Bayes'sche lineare Regression nach dem hier auf Seite 3 beschriebenen und unten kopierten Grundfall bewertet werden soll. p ( y~∣ y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid...
Ich analysiere die Eye-Tracking-Daten eines entworfenen Experiments. Eine vereinfachte Version meiner Daten sieht folgendermaßen aus (Sie können die Daten von dput () hier abrufen ). head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9...
Ich habe in einer Zeitung den folgenden Satz gelesen: Die Tatsache, dass es einen Unterschied zwischen kurzfristigen und langfristigen Koeffizienten gibt, ist ein Ergebnis unserer Spezifikation, die verzögerte endogene Variablen enthält. Sie führen eine Regression der ersten Differenzen...