«linear-model» 태그된 질문

선형 회귀를 수정하고 있습니다. Greene의 교과서는 다음과 같이 말합니다. 물론, 선형 회귀 모델에 대한 다른 가정이있을 것입니다 예 : . 이 가정은 선형성 가정 (실제로 정의 ) 과 결합 하여 모델에 구조를 적용합니다.ϵE(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon 그러나 선형성 가정 자체만으로는 모델에 어떠한 구조도 적용하지 않습니다. 은 완전히 임의적 일 수 있기 때문 입니다. …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

나는 여기 에서 보통 최소 제곱에 대한이 표기법을 보았다 . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 나는 바닥에 이중 막대와 2를 본 적이 없다. 이 기호는 무엇을 의미합니까? 그들은 그들에게 특정한 용어를 가지고 있습니까?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

종속 변수 의 벡터 와 독립 변수 의 벡터 가 있다고 가정 해 봅시다 . 가 에 대해 그려 질 때 , 둘 사이에 선형 관계 (상향 추세)가 있음을 알 수 있습니다. 이제 이것은 또한 와 사이에 선형 하향 추세가 있음을 의미합니다 .Y N X Y 1NNNYYYNNNXXXYYY YX1X1X\frac{1}{X}YYYXXX 이제 회귀 …

10 regression  data-transformation  linear-model 

누구든지 mer클래스 객체 ( lme4패키지 를 통해 얻은 )를 활용하고 Cook의 거리를 계산 (또는 추출)하는 방법을 알고 있습니까? 잔차 분석을 위해 이것을 플롯하고 싶습니다.

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

다음 선형 모델이 있습니다. 잔차 이분산성을 해결하기 위해 과 같은 종속 변수에 로그 변환을 적용하려고 시도했지만 잔차 에 동일한 팬 아웃 효과가 여전히 표시됩니다. DV 값은 상대적으로 작기 때문에이 경우에는 로그를 가져 오기 전에 +1 상수 더하기가 적절하지 않을 수 있습니다.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: 0.0001066 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

에 대한 선형 회귀 모델에 관심이 있다고 가정 합니다. 두 공변량 간의 상호 작용이 Y에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다.와이나는=β0+β1엑스1+β2엑스2+β삼엑스1엑스2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 교수 과정 노트 (내가 연락하지 않은 사람)에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 즉, 가 회귀에 포함되어야합니다.와이나는=β0+β1엑스1+β2엑스2+β삼엑스1엑스2+β4엑스21+β5엑스22Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+β4x12+β5x22Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

회귀를 사용하여 데이터 범위를 벗어나는 것에 대해 어떻게 생각하십니까? 선형 또는 전력 모형 형태를 따르는 것이 확실하다면 모형이 데이터 범위를 넘어서 유용하지 않습니까? 예를 들어, 가격에 따라 수량이 결정됩니다. 우리는 내가 믿는 데이터 범위를 벗어난 가격을 예상 할 수 있어야합니다. 당신의 생각? VOL PRICE 3044 4.97 2549 4.97 3131 4.98 …

10 regression  dataset  linear-model 

선형 회귀 분석에서 나는 우리가 모델에 적합하면 즐거운 결과를 얻었습니다. E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, 우리가 표준화하고 중심을 잡으면 YYY, X1X1X_1 과 X2X2X_2 데이터, R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. 이것은 2 가변 버전의 느낌입니다. R2=Cor(Y,X)2R2=Cor(Y,X)2R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X)^2 ...에 대한 y=mx+cy=mx+cy=mx+c 회귀는 즐겁습니다. 그러나 …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

상관되지 않은 1,449 개의 데이터 포인트 샘플이 있습니다 (r- 제곱 0.006). 데이터를 분석 할 때 독립 변수 값을 양수 그룹과 음수 그룹으로 나누면 각 그룹의 종속 변수 평균에 큰 차이가있는 것으로 나타났습니다. 독립 변수 값을 사용하여 점을 10 개의 빈 (분위수)으로 나누면, 십진수와 평균 종속 변수 값 (r- 제곱 0.27) …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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배경 두 블록 각각에 4 개의 치료 수준과 6 개의 복제물이있는 현장 연구의 데이터가 있습니다. (4x6x2 = 48 개의 관측치) 블록은 약 1 마일 떨어져 있으며 블록 내에 42, 2m x 4m 플롯 그리드와 1m 너비의 산책로가 있습니다. 내 연구는 각 블록에 24 개의 플롯 만 사용했습니다. 공간 공분산을 평가하고 …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

'통계 학습의 요소'에서 선형 모형의 바이어스-분산 분해에 대한 표현은 여기서 은 실제 대상 함수이고 는 모델의 임의 오차의 분산입니다. 및 의 선형 추정기 인 .이자형r r (엑스0) =σ2ϵ+ E[ f(엑스0) − E에프^(엑스0)]2+ | | h (엑스0) ||2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2,에프(엑스0)f(x0)f(x_0)σ2ϵσϵ2 \sigma_\epsilon^2와이= f( x ) + ϵy=f(x)+ϵy=f(x)+\epsilon에프^( x )f^(x)\hat f(x)에프( x )f(x)f(x) 이 …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Wooldridge 's Introductory Econometrics에는 다음과 같은 인용문이 있습니다. 오류의 정규 분포를 정당화하는 인수는 대개 다음과 같이 실행됩니다. uuu 영향을 미치는 여러 가지 관찰되지 않은 요소의 합입니다 yyy우리는 중앙 한계 정리를 호출하여 uuu 근사 정규 분포가 있습니다. 이 인용문은 선형 모델 가정 중 하나와 관련이 있습니다. u∼N(μ,σ2)u∼N(μ,σ2)u \sim N(μ, σ^2) 여기서 …

9 self-study  linear-model  econometrics  normality-assumption  central-limit-theorem 

내 친구가 최근에 보통 최소 제곱에 대해 그렇게 평범한 것을 물었습니다. 우리는 토론의 어느 곳에도 가지 않는 것 같았습니다. 우리는 OLS가 선형 모델의 특별한 경우이고 많은 용도가 있고 잘 알고 있으며 다른 많은 모델의 특별한 경우라는 것에 동의했습니다. 그러나 이것이 전부입니까? 따라서 알고 싶습니다 : 이름은 어디에서 유래 한 것입니까? …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology