Angenommen, ich möchte vorhersagen, ob ein Projekt rentabel ist oder nicht. In meinen Beispieldaten ist die Antwortvariable tatsächlich eine kontinuierliche Variable: der $ Gewinn / Verlust des Projekts. Sollte ich eine Klassifizierungstechnik verwenden, da mein letztendliches Ziel nur eine binäre...
Ich habe eine philosophische Frage bezüglich der ausgelassenen variablen Verzerrung. Wir haben das typische Regressionsmodell (Populationsmodell) dem die Stichproben stammen , und dann eine Reihe von Bedingungen, unter denen sich die OLS-Schätzungen recht gut
Der Versuch, die Ergebnisse des kürzlich veröffentlichten Artikels zu replizieren, Aghion, Philippe, John Van Reenen und Luigi Zingales. 2013. "Innovation und institutionelles Eigentum." American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Daten- und Datencode finden Sie unter
Ich bin ein großer Fußballfan und auch an maschinellem Lernen interessiert. Als Projekt für meinen ML-Kurs versuche ich, ein Modell zu entwickeln, das die Gewinnchance für die Heimmannschaft unter Berücksichtigung der Namen der Heimmannschaft und der Auswärtsmannschaft vorhersagt. (Ich frage meinen...
Gibt es statistische Konzepte oder Theorien, wie die Aktualität effektiv gemessen werden kann, wenn jüngsten Ereignissen mehr Gewicht beigemessen wird als älteren. Ich erstelle ein logistisches Regressionsmodell und möchte verschiedene Faktoren basierend auf der Aktualität der Ereignisse...
Nach der PCA beschreibt die erste Komponente den größten Teil der Variabilität. Dies ist wichtig, z. B. bei der Untersuchung von Körpermaßen, bei denen allgemein bekannt ist (Jolliffe, 2002), dass die PC1-Achse Größenschwankungen erfasst. Meine Frage ist, ob PCA-Scores nach Varimax-Rotation...
Ich bitte Sie um Ihre Hilfe, um den Unterschied zwischen zwei verschiedenen Kontrasten für dichotome Variablen zu verstehen. Auf dieser Seite: http://www.psychstat.missouristate.edu/multibook/mlt08.htm unter "Dichotome Prädiktorvariablen" gibt es zwei Möglichkeiten, dichotome Prädiktoren zu...
Mehrere Beiträge ( hier und hier ) legen nahe, dass die Beta-Regression besser geeignet ist, wenn die abhängige Variable natürlich zwischen 0 und 1 liegt. Meine Frage ist, ob es technisch falsch ist, eine logistische Regression an die proportionale Antwortvariable anzupassen, wenn man die...
Aus Wikipedia Das allgemeine lineare Modell (GLM) ist ein statistisches lineares Modell. Es kann geschrieben werden als 1 Y=XB+U,Y=XB+U, \mathbf{Y} = \mathbf{X}\mathbf{B} + \mathbf{U}, wobei YYY eine Matrix mit einer Reihe multivariater Messungen ist, XXX eine Matrix ist, die eine Entwurfsmatrix...
Ich möchte Stichprobengewichte in mein Quantil-Regressionsmodell aufnehmen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe bereits mein Gewicht definiert. Hierbei handelt es sich um replizierte Gewichte, die bereits im Umfragedatensatz angegeben sind (berechnet im Umfragepaket):...
Bei der linearen Regression werden die Transformationen erklärender Variablen so durchgeführt, dass eine maximale Korrelation mit der abhängigen Variablen besteht. Was ist das beste Maß für die Wahl zwischen mehreren Transformationen in der logistischen Regression, da die abhängige Variable binär...
Ich versuche, ein Modell der Berufswahl mit drei Wahlmöglichkeiten abzuschätzen. Gibt es Alternativen zur Verwendung der multinomialen logistischen Regression beim Umgang mit solchen ungeordneten kategorialen Ergebnissen? Beim Umgang mit binär abhängigen Variablen scheint es mehrere Möglichkeiten...
Ich habe eine Reihe von Beobachtungen, unabhängig von der Zeit. Ich frage mich, ob ich Autokorrelationstests durchführen soll. Es scheint mir, dass es keinen Sinn macht, da meine Daten keine Zeitkomponente enthalten. Ich habe jedoch tatsächlich einen seriellen Korrelations-LM-Test versucht, der auf...
Ich habe diese Verwirrung im Zusammenhang mit der prädiktiven Verteilung des Gaußschen Prozesses. Ich habe diese Zeitung gelesen Ich habe nicht verstanden, wie die Integration zu diesem Ergebnis geführt hat. Was ist P (u * | x *, u)? Wie kommt es auch, dass die Kovarianz der posterioren...
Ich habe kategorische Umfragedaten zur Einstellung der Menschen zu einem bestimmten Politikbereich aus 13 Ländern. Die Antwortvariable ist kategorisch und enthält 4 verschiedene Antworten, die nicht geordnet werden können. Ich möchte ein mehrstufiges Multinomialmodell mit zufälligem Schnittpunkt...
Es scheint mir also, dass die Gewichtsfunktion in lm Beobachtungen umso mehr Gewicht verleiht, je größer der 'Gewicht'-Wert der zugehörigen Beobachtung ist, während die lme-Funktion in lme genau das Gegenteil bewirkt. Dies kann mit einer einfachen Simulation überprüft werden. #make 3 vectors- c is...
Ich habe einen Datensatz, der einige hundert Transaktionen von drei Lieferanten enthält, die über einen Zeitraum von drei Jahren in über 100 Ländern tätig sind. Wir haben festgestellt, dass das Verkaufsland kein wesentlicher Faktor für die erzielten Preise ist (die Produkte sind mehr oder weniger...
Ich habe ein Regressionsproblem mit 5-6k Variablen. Ich teile meine Daten in 3 nicht überlappende Sätze ein: Training, Validierung und Testen. Ich trainiere nur mit dem Trainingssatz und generiere viele verschiedene lineare Regressionsmodelle, indem ich für jedes Modell einen anderen Satz von 200...
Ich versuche, eine Antwortvariable in der linearen Regression vorherzusagen, die immer positiv sein sollte (Kosten pro Klick). Es ist ein Geldbetrag. Bei AdWords zahlen Sie Google für Klicks auf Ihre Anzeigen. Eine negative Zahl bedeutet, dass Google Sie bezahlt, wenn Nutzer auf Folgendes klicken:...
Ich versuche, ein Modell mit negativer Binomialregression (negatives Binomial-GLM) zu entwickeln. Ich habe eine relativ kleine Stichprobengröße (größer als 300) und die Daten sind nicht skaliert. Mir ist aufgefallen, dass es zwei Möglichkeiten gibt, die Anpassungsgüte zu messen - eine Abweichung...