Ich weiß, dass ich etwas in meinem Verständnis der logistischen Regression vermisse und würde mich über jede Hilfe sehr freuen. Nach meinem Verständnis geht die logistische Regression davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit eines 1-Ergebnisses bei den Eingaben eine lineare Kombination der Eingaben...
Wir alle kennen Beobachtungsstudien, die versuchen, einen Kausalzusammenhang zwischen einem nicht randomisierten Prädiktor X und einem Ergebnis herzustellen, indem jeder erdenkliche potenzielle Störfaktor in ein multiples Regressionsmodell einbezogen wird. Indem wir also alle Störfaktoren...
In der traditionellen Statistik wird beim Erstellen eines Modells die Multikollinearität mithilfe von Methoden wie Schätzungen des Varianzinflationsfaktors (VIF) überprüft. Beim maschinellen Lernen wird jedoch stattdessen die Regularisierung für die Featureauswahl verwendet, und es scheint nicht zu...
Unterschiede in den Unterschieden sind seit langem als nicht-experimentelles Instrument beliebt, insbesondere in der Wirtschaft. Kann jemand bitte eine klare und nicht-technische Antwort auf die folgenden Fragen zu Unterschieden geben? Was ist ein Differenz-in-Differenz-Schätzer? Warum kann ein...
Kann jemand erklären, wie die Eigenschaften von Protokollen dies bewirken, damit Sie lineare Regressionen protokollieren können, bei denen die Koeffizienten als prozentuale Änderungen interpretiert
Auf dieser Site befinden sich mehrere Threads, in denen erläutert wird, wie ermittelt werden kann, ob die OLS-Residuen asymptotisch normal verteilt sind. Eine weitere Möglichkeit, die Normalität der Residuen mit R-Code zu bewerten, bietet diese hervorragende Antwort . Dies ist eine weitere...
Ich bin ein bisschen neu in zufälligen Wäldern, also habe ich immer noch Probleme mit einigen grundlegenden Konzepten. In der linearen Regression nehmen wir unabhängige Beobachtungen, konstante Varianz ... an. Was sind die Grundannahmen / Hypothesen, die wir machen, wenn wir zufällige...
Ich verstehe, dass die grundlegende Definition der Endogenität darin besteht, dass nicht erfüllt ist, aber was bedeutet dies im Sinne der realen Welt? Ich habe den Wikipedia-Artikel mit dem Beispiel für Angebot und Nachfrage gelesen und versucht, einen Sinn daraus zu ziehen, aber es hat nicht...
Normalerweise höre ich von "gewöhnlichen kleinsten Quadraten". Ist das der am häufigsten verwendete Algorithmus für die lineare Regression? Gibt es Gründe, einen anderen zu
Ich habe eine Frage, wie eine Interaktion in einem Regressionsmodell am besten spezifiziert werden kann. Betrachten Sie die folgenden Daten: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class =...
Ich schreibe gerade eine Arbeit mit mehreren multiplen Regressionsanalysen. Während die Visualisierung der univariaten linearen Regression über Streudiagramme einfach ist, habe ich mich gefragt, ob es eine gute Möglichkeit gibt, mehrere lineare Regressionen zu visualisieren. Ich zeichne gerade...
Regularisierung mit Methoden wie Ridge, Lasso und ElasticNet ist für die lineare Regression weit verbreitet. Ich wollte Folgendes wissen: Sind diese Methoden für die logistische Regression anwendbar? Wenn ja, gibt es Unterschiede in der Art und Weise, wie sie für die logistische Regression...
Was ist der Hauptunterschied zwischen der Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit (MLE) und der Schätzung der kleinsten Quadrate (LSE)? Warum können wir MLE nicht zur Vorhersage von Werten in der linearen Regression und umgekehrt verwenden?yyy Jede Hilfe zu diesem Thema wird sehr...
Ich lese gerade einen Artikel über den Wahlort und die Wahlpräferenz bei den Wahlen 2000 und 2004. Darin befindet sich ein Diagramm, in dem die logistischen Regressionskoeffizienten angezeigt werden. Aus Kursen vor Jahren und ein wenig nachlesenIch verstehe unter logistischer Regression eine...
Müssen Sie beim Transformieren von Variablen alle dieselbe Transformation verwenden? Kann ich zum Beispiel unterschiedlich transformierte Variablen auswählen, wie in: Sei Alter, Beschäftigungsdauer, Aufenthaltsdauer und Einkommen.x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 Y = B1*sqrt(x1) + B2*-1/(x2) + B3*log(x3)...
Ich denke an ein Modell, das ein Verhältnis vorhersagt , wobei a ≤ b und a > 0 und b > 0 . Das Verhältnis würde also zwischen 0 und 1 liegen .a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Ich könnte lineare Regression verwenden, obwohl sie natürlich nicht auf 0..1 beschränkt...
Ich gebe zu, dass ich in Bezug auf Neigungsbewertungen und Kausalanalysen relativ neu bin. Eine Sache, die mir als Neuling nicht klar ist, ist, wie sich das "Ausbalancieren" unter Verwendung von Neigungsbewertungen mathematisch von dem unterscheidet, was passiert, wenn wir Kovariaten in einer...
Ich würde gerne Prädiktoren für eine stetige abhängige Variable aus einer Menge von 30 unabhängigen Variablen finden. Ich verwende die Lasso-Regression, wie sie im glmnet- Paket in R implementiert ist. Hier ist ein Dummy-Code: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20...
Was ist eine Suppressorvariable bei multipler Regression und wie kann der Suppressionseffekt visuell dargestellt werden (seine Mechanik oder sein Beweis in den Ergebnissen)? Ich möchte alle einladen, die einen Gedanken haben, zu
Weiß jemand, wie man herausfindet, ob die Punkte 7, 16 und 29 Einflusspunkte sind oder nicht? Ich habe irgendwo gelesen, dass Cooks Entfernung kleiner als 1 ist, sie aber nicht. Habe ich recht?