Ich verstehe die Mechanik der Gewichte der Berechnung der Neigung unter Verwendung von Partituren : und dann Anwenden der Gewichte in einer Regressionsanalyse, zu der die Gewichte dienen "Kontrolle für" oder Trennung der Wirkungen von Kovariaten in den Populationen der Behandlungs- und...
Warum erhalte ich unterschiedliche Vorhersagen für die manuelle Polynomerweiterung und die Verwendung der R- polyFunktion? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <-
Ich stand vor einer Interviewfrage für einen Job, bei dem der Interviewer mich fragte, ob Ihr für ein Preiselastizitätsmodell sehr niedrig ist (zwischen 5 und 10%). Wie würden Sie diese Frage lösen?R2R2R^2 Ich konnte mir nichts anderes vorstellen als die Tatsache, dass ich eine Regressionsdiagnose...
Stellen Sie sich vor, wir haben ein lineares Regressionsmodell mit der abhängigen Variablen . Wir finden sein . Jetzt führen wir eine weitere Regression durch, diesmal jedoch auf , und finden in ähnlicher Weise deren . Mir wurde gesagt, dass ich nicht beide vergleichen kann, um zu sehen, welches...
Ich habe mit der Beziehung zwischen den Fehlern und den Residuen mithilfe einiger einfacher Simulationen in R experimentiert. Eine Sache, die ich gefunden habe, ist, dass ich unabhängig von der Stichprobengröße oder der Fehlervarianz immer genau für die Steigung erhalte, wenn Sie das Modell...
In mehreren Antworten habe ich gesehen, dass CrossValidated-Benutzer OP vorschlagen, frühe Artikel über Lasso, Ridge und Elastic Net zu finden. Was sind für die Nachwelt die wegweisenden Arbeiten zu Lasso, Ridge und Elastic Net?
Ich habe kein bestimmtes Beispiel oder keine bestimmte Aufgabe im Sinn. Ich bin gerade neu in der Verwendung von B-Splines und wollte diese Funktion im Regressionskontext besser verstehen. Nehmen wir an, wir wollen die Beziehung zwischen der Antwortvariablen und einigen Prädiktoren . Die...
Mein - Datensatz ( N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000 ) eine abhängige Variable (DV), fünf unabhängige "Baseline" Variablen (P1, P2, P3, P4, P5) und eine unabhängige Variable von Interesse (Q). Ich habe lineare OLS-Regressionen für die folgenden zwei Modelle ausgeführt: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 +...
Ich habe aus Online-Videos und Vorlesungsskripten etwas über die Gaußsche Prozessregression gelernt. Wenn wir einen Datensatz mit Punkten haben, gehen wir davon aus, dass die Daten aus einem dimensionalen multivariaten Gaußschen Prozess stammen . Meine Frage ist also für den Fall, dass 10 Millionen...
Ich habe die sklearn-Dokumentation durchgearbeitet, kann jedoch den Zweck dieser Funktionen im Kontext der logistischen Regression nicht verstehen. Denn decision_functiones heißt, dass es der Abstand zwischen der Hyperebene und der Testinstanz ist. Wie sind diese speziellen Informationen nützlich?...
Angenommen, wir haben ein Modell .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i Die Regression hat eine Reihe von Annahmen, wie zum Beispiel, dass die Fehler normal mit dem Mittelwert Null und der...
Die logistische Regression modelliert die logarithmischen Quoten eines Ereignisses als eine Reihe von Prädiktoren. Das heißt, log (p / (1-p)), wobei p die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses ist. Daher muss die Interpretation der rohen logistischen Regressionskoeffizienten für eine Variable (x)...
Die geschlossene Form von w in der linearen Regression kann wie folgt geschrieben werden w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Wie können wir die Rolle von in dieser Gleichung intuitiv erklären
Ich habe Matlab verwendet, um uneingeschränkte kleinste Quadrate (gewöhnliche kleinste Quadrate) auszuführen, und es gibt automatisch die Koeffizienten, die Teststatistik und die p-Werte aus. Meine Frage ist, dass beim Durchführen von eingeschränkten kleinsten Quadraten (streng nichtnegative...
Angenommen, ich interessiere mich für ein lineares Regressionsmodell für , weil ich sehen möchte, ob eine Wechselwirkung zwischen den beiden Kovariaten einen Einfluss auf Y hat.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 In den Kursnotizen...
Ich habe ein lineares Regressionsmodell mit der Stichprobe und den variablen Beobachtungen und möchte wissen: Gibt an, ob eine bestimmte Variable signifikant genug ist, um im Modell enthalten zu bleiben. Ob eine andere Variable (mit Beobachtungen) in das Modell aufgenommen werden soll. Welche...
Ich versuche, ein Zeitreihen-Regressionsprognosemodell für eine Ergebnisvariable in US-Dollar in Bezug auf andere Prädiktoren / Eingabevariablen und autokorrelierte Fehler zu erstellen. Diese Art von Modell wird auch als dynamisches Regressionsmodell bezeichnet. Ich muss lernen, wie man...
Welche Methoden stehen für die Auswahl von Prädiktoren in multivariater linearer Regression mit geeigneten Prädiktoren zur Verfügung, um eine "optimale" Teilmenge der Prädiktoren zu finden, ohne alle 2 p Teilmengen explizit zu testen ? In 'Applied Survival Analysis' beziehen sich Hosmer &...
Bei der Durchführung einer linearen Regression ist es häufig nützlich, eine Transformation wie eine logarithmische Transformation für die abhängige Variable durchzuführen, um eine bessere Normalverteilungskonformation zu erzielen. Oft ist es auch nützlich, Betas anhand der Regression zu...
Muss die Variable X (Hazard) in der Cox-Proportional-Hazard-Regressionsanalyse immer Zeit sein? Wenn nicht, können Sie bitte ein Beispiel nennen? Kann das Alter eines Krebspatienten eine Gefahrenvariable sein? Wenn ja, kann dies als das Risiko interpretiert werden, in einem bestimmten Alter an...