«linear-model» 태그된 질문

선형 모델과 비선형 모델의 구별의 중요성은 무엇입니까? 질문 비선형 대 일반화 선형 모델 : 어떻게 물류, 포아송 등 회귀를 참조합니까? 그리고 그 대답은 일반화 된 선형 모델의 선형성 / 비선형성에 매우 도움이되었습니다. 비선형 모델과 선형을 구별하는 것이 매우 중요하지만 왜 나에게 명확하지 않습니까? 예를 들어 다음 회귀 모형을 고려하십시오. E[Y∣X]E[Y∣X]E[Y∣X]E[Y∣X]=β0+β1X=β0+β1X+β2X2=β0+β21X={1+exp(−[β0+β1X]}−1(1)(2)(3)(4)(1)E[Y∣X]=β0+β1X(2)E[Y∣X]=β0+β1X+β2X2(3)E[Y∣X]=β0+β12X(4)E[Y∣X]={1+exp⁡(−[β0+β1X]}−1\begin{align} …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

가우시안 선형 모델 어떤 벡터 공간에 놓여로 가정 와 의 표준 정규 분포 ,의 통계 용 -test 여기서 는 벡터 공간이며, 이탈 통계량 의 일대일 함수 증가입니다 . 이 통계가 H_0에 가장 강력한 검정을 제공한다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

다음 aov과 lm호출 에서 p- 값의 차이점을 설명하는 것은 무엇입니까 ? 다른 유형의 제곱합 계산으로 인해 차이가 있습니까? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

다음은 작은 예입니다. MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) 이제 base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x -1.3800 0.3191 -4.325 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

내가 알 수있는 한 curvilinear 는 모호하게 정의되어 있지만 nonlinear 와 동일 함을 의미합니다 . 그 맞습니까? 아니면 curvilinear 는 뚜렷한 정의를 가지고 있습니까?

12 linear-model  nonlinear-regression  terminology  definition 

1 년 후 대학원에서 "가중 최소 제곱"에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다. , 는 설계 행렬 \ \ mathbb {R} ^ p는에 boldsymbol \ 베타 \ 파라미터 벡터 될 \ boldsymbol \ 엡실론 \에서 \ mathbb {R} ^ N 될 에러 벡터되도록 \ boldsymbol \ 엡실론 \ SIM \ mathcal …

12 r  linear-model  weighted-regression 

두 줄이 (거의) 평행인지 이해하는 방법이 있습니까? 선형 회귀에서 생성 된 두 개의 선이 있으며 평행한지 이해하고 싶습니다. 다시 말해, 나는이 두 선의 경사를 다르게하고 싶습니다. 이것을 계산하는 R 함수가 있습니까? 편집 : ... 그리고 어떻게 선형 회귀선의 경사 (도)를 얻을 수 있습니까?

12 r  regression  interaction  linear-model 

우리는 두 가지 변수를 측정했으며 산점도는 여러 개의 "선형"모델을 제안하는 것 같습니다. 해당 모델을 증류하는 방법이 있습니까? 다른 독립 변수를 식별하는 것은 어려운 것으로 판명되었습니다. 두 변수는 크게 왼쪽으로 치우쳐 있습니다 (소수쪽으로). 이것은 우리 도메인에서 예상되는 분포입니다. 점의 강도는 이 에서 데이터 포인트의 양 ( 스케일)을 나타냅니다 . < x …

11 linear-model  scatterplot 

나는 RFID 태그를 읽고 안테나 구성 (안테나 수, 위치 등)을 변경할 때 독자가 보는 신호 강도를 비교하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 프로젝트의 일환으로 설정을 비교하여 가장 효과적인 것을 확인해야합니다. 이상적으로, 나는 Unpaired t-Test 또는 두 안테나 위치 사이의 분산 분석 (또는 다중 사이의 MANOVA)을 수행 할 수 있습니다. 그러나 응답이 로그인 …

11 data-transformation  linear-model  descriptive-statistics 

폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 2 년 전 . 저는 교수가 우리에게 진정한 회귀 모델을 만들고, 데이터 샘플을 시뮬레이션하고, 수업에서 배운 몇 가지 기술을 사용하여 …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

척도 등분 산에 대한 공식적인 정의는 없지만 통계 학습 입문에 대해 p. 217 : 표준 최소 제곱 계수는 스케일 등변 량입니다 . 에 상수 를 곱 하면 최소 제곱 계수 추정치의 배율이 의 계수로 이어집니다 .X jXjX_j c cc1 / c1/c1/c 간략화를 들어, 일반 선형 모델을 가정하자 , , 는 …

11 least-squares  linear-model 

예측 간격과 신뢰할 수있는 간격이 동일한 것을 평가하는지 궁금합니다. 예를 들어 선형 회귀 분석을 사용하면 적합치의 예측 구간을 추정 할 때 값이 떨어질 것으로 예상되는 구간 의 한계 를 추정합니다 . 신뢰 구간과 반대로 평균값과 같은 분포 모수에 초점을 맞추지 않고 설명 된 변수가 주어진 X 값에 대해 취할 수있는 …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

종속 변수가 기록되고 독립 변수가 선형 인 선형 회귀 모델이 있습니다. 주요 독립 변수에 대한 기울기 계수는 음수입니다. . 해석 방법을 잘 모르겠습니다.− .0564−.0564-.0564 절대 값을 사용하고 다음과 같이 음수로 바꿉니 까? ( 특급( 0.0564 ) − 1 ) ⋅ 100 = 5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80 또는 음수 계수를 …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

나는 plot.lm 함수에 비트를 파기 시작했습니다 .이 함수는 lm에 대한 6 개의 플롯을 제공합니다. 적합치에 대한 잔차 그림 적합치에 대한 sqrt (| 잔차 |)의 스케일 위치 플롯 일반 QQ 플롯, Cook의 거리와 행 레이블의 플롯 레버리지에 대한 잔차 그림 레버리지 / (1- 레버리지)에 대한 Cook의 거리 플롯 그리고 선형 모델에 …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

선형 회귀의 가정으로, 오차 분포의 정규성은 때때로 "확장"되거나 y 또는 x의 정규성이 필요하다고 해석됩니다. X와 Y가 비정규이지만 오차항이 존재하여 얻어진 선형 회귀 추정값이 유효한 시나리오 / 데이터 세트를 구성 할 수 있습니까?

11 regression  linear-model  assumptions