«multiple-regression» 태그된 질문

일부 문헌에서는 다른 단위로 여러 설명 변수가있는 회귀를 표준화해야한다고 읽었습니다. (표준화는 평균을 빼고 표준 편차로 나누는 것으로 구성됩니다.) 어떤 경우에 데이터를 표준화해야합니까? 데이터를 중앙에만 배치해야하는 경우가 있습니까 (예 : 표준 편차로 나눔)

281 multiple-regression  standardization  centering 

최근 콜로키움에서 발표자의 초록은 머신 러닝을 사용한다고 주장했습니다. 대화하는 동안 머신 러닝과 관련된 유일한 것은 데이터에 대해 선형 회귀를 수행한다는 것입니다. 5D 파라미터 공간에서 최적 계수를 계산 한 후 한 시스템의 이러한 계수를 다른 시스템의 최고 계수와 비교했습니다. 단순히 최적의 라인을 찾는 것과는 달리 선형 회귀 머신 러닝 은 언제 …

90 regression  machine-learning  multiple-regression  terminology  definition 

다른 연구자들과 협력 한 경험이있는 사람들에게 선형 회귀에 대한 가장 일반적인 오해는 무엇입니까? 나는 일반적인 오해를 미리 생각하기에 유용한 운동이 될 수 있다고 생각한다. 사람들의 실수를 예상하고 왜 잘못된 생각이 틀린지 분명히 설명 할 수 있어야합니다 내가 약간의 오해를 겪고 있는지 깨달으십시오! 내가 생각할 수있는 몇 가지 기본 사항 : …

70 regression  multiple-regression 

각각의 점수가 7 개의 독립 변수 (IV)에 의해 영향을받을 수있는 2 개의 종속 변수 (DV)가 있습니다. DV는 연속적이며 IV 세트는 연속 및 이진 코드 변수의 혼합으로 구성됩니다. (아래 코드에서 연속 변수는 대문자로 작성되고 이진 변수는 소문자로 작성됩니다.) 이 연구의 목적은 이러한 DV가 IV 변수에 의해 어떻게 영향을 받는지 알아내는 것입니다. …

68 r  multivariate-analysis  manova  multiple-regression  multivariate-regression 

아마도 간단한 질문이 있지만 지금 당황하고 있습니다. 그래서 당신이 나를 도울 수 있기를 바랍니다. 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수가있는 최소 제곱 회귀 모델이 있습니다. 관계는 중요하지 않습니다. 이제 두 번째 독립 변수를 추가합니다. 이제 첫 번째 독립 변수와 종속 변수의 관계가 중요해집니다. 어떻게 작동합니까? 이것은 아마도 내 이해에 문제가 …

64 regression  multiple-regression  power  suppressor 

다변량 및 다변량 회귀 분석은 실제로 다른가? 무엇 이며 어떻게라도 변량은?

63 regression  multiple-regression  terminology  multivariate-regression 

결론적으로 , 통계에 대해 더 많이 배울수록 내 분야의 논문을 신뢰하는 것이 줄어 듭니다. 나는 연구원들이 통계를 충분히 잘하지 못한다고 생각합니다. 저는 평신도입니다. 저는 생물학 교육을 받았지만 통계 나 수학에 대한 공식 교육은 없습니다. 나는 R을 즐기고 종종 연구를 할 때 적용하는 방법의 이론적 기초를 읽고 이해하려고 노력합니다. 오늘날 분석을 …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

귀하가 서비스에 대한 관련 수요 예측자를 찾으려고하는 사회 과학 연구원 / 경제학자라고 가정 해 봅시다. 수요를 설명하는 2 개의 결과 / 종속 변수가 있습니다 (서비스 예 / 아니오 및 횟수 사용). 이론적으로 수요를 설명 할 수있는 10 개의 예측 변수 / 독립 변수가 있습니다 (예 : 연령, 성별, 소득, 가격, …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

경우에 따라 다변량 선형 회귀 분석을 통해 신경망과 유사한 결과를 얻을 수 있으며 다변량 선형 회귀 분석이 매우 빠르고 쉽습니다. 어떤 상황에서 신경망은 다변량 선형 회귀보다 더 나은 결과를 제공 할 수 있습니까?

53 regression  multiple-regression  neural-networks 

다중 회귀 분석에서 설명 변수의 계수는 해당 설명 변수와 종속 변수의 관계를 알려줍니다. 이 모든 것은 다른 설명 변수에 대한 '제어'입니다. 내가 지금까지 본 방법 : 각 계수가 계산되는 동안 다른 변수는 고려되지 않으므로 무시됩니다. '제어 된'과 '무시 된'이라는 용어를 서로 바꿔서 사용할 수 있다고 생각할 때 적절합니까?

50 regression  multiple-regression 

선형 모델 클래스에서 두 예측 변수가 서로 연관되어 있고 두 예측 변수가 모두 모형에 포함되면 하나는 중요하지 않다는 것을 알게되었습니다. 예를 들어, 집의 크기와 침실 수가 서로 연관되어 있다고 가정하십시오. 이 두 예측 변수를 사용하여 주택 비용을 예측할 때 둘 다 동일한 정보를 많이 제공하기 때문에 그 중 하나를 삭제할 …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

우리는 다중 무작위 회귀 모델에 상상할 수있는 모든 잠재적 혼란자를 포함시켜 비 랜덤 화되지 않은 예측 변수 X와 결과 사이의 인과 관계를 확립하려는 관찰 연구에 익숙합니다. 따라서 모든 혼란 자들을“통제”함으로써 우리는 관심있는 예측 인자의 효과를 분리시킨다. 나는 주로 통계 수업의 다양한 교수들이 만든 비공식적 발언을 바탕 으로이 아이디어로 점점 불편을 …

45 multiple-regression  ancova  observational-study 

현재 여러 회귀 분석으로 논문을 작성하고 있습니다. 일 변량 선형 회귀를 시각화하는 것은 산점도를 통해 쉽지만 여러 선형 회귀를 시각화하는 좋은 방법이 있는지 궁금합니다. 나는 현재 종속 변수 대 1 독립 변수, 2 대 독립 변수 등과 같은 산점도를 플롯하고 있습니다. 제안은 정말 감사하겠습니다.

42 regression  data-visualization  multiple-regression 

30 개의 독립 변수 세트에서 연속 종속 변수에 대한 예측 변수를 찾고 싶습니다. R 의 glmnet 패키지에 구현 된대로 Lasso 회귀를 사용하고 있습니다. 더미 코드는 다음과 같습니다. # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) # use crossvalidation to find the …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

다중 회귀 분석에서 억제 변수는 무엇이며 억제 효과를 시각적으로 표시하는 방법 (역학 또는 결과의 증거)은 무엇입니까? 생각이있는 모든 사람을 초대하고 싶습니다.

40 multiple-regression  data-visualization  geometry  suppressor