«multiple-regression» 태그된 질문

나는 회귀의 일반적인 설정, 즉 연속 함수를 가정합니다. hθ: X→아르 자형엔hθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb R^n 가족에서 선택 {hθ}θ{hθ}θ\{h_\theta\}_\theta 주어진 데이터에 맞게 (엑스나는,와이나는) ∈ X×아르 자형엔, i = 1 , … , k(xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(x_i,y_i)\in X\times \mathbb R^n, i=1,\ldots, k (엑스XX 큐브와 같은 공간이 될 수 있습니다 [ 0 , 1]미디엄[0,1]m[0,1]^m 또는 실제로 자연 기준에 …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

과적 합을 초래하지 않습니까? 분석의 일부로 잭 나이프 또는 부트 스트랩 절차를 추가하면 내 결과가 더 신뢰할 수 있습니까?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

I는 용어 포함 할 및 사각형 I가 낮은 값으로 가정하므로 회귀로 (예측 변수)를 종속 변수에 대한 긍정적 인 효과가 높은 값이 음의 영향을 미친다. 보다 높은 값의 영향을 포착한다. 따라서 의 계수는 양수이고 의 계수는 음수가 될 것으로 기대합니다. 외에도 다른 예측 변수도 포함합니다.엑스xx엑스2x2x^2엑스xx엑스2x2x^2엑스xx엑스2x2x^2엑스xx 다중 게시물 선형성을 피하기 위해이 경우 …

9 regression  multiple-regression  polynomial  centering 

최근에 연구 논문의 개정 본을 받았으며 다음은 논문에 대한 검토 자의 의견입니다. 하나의 모델에서 얻은 결과는 특히 설득력이 없지만 특히 선형 회귀는 특이 치를 다루는 데 부족합니다. 저자는 로지스틱 회귀 분석을 시도하고 해당 결과를 현재 결과와 비교할 것을 제안합니다. 유사한 관찰 결과가 얻어지면 결과는 더 확실해집니다. 검토 자의 의견이 맞습니까? …

9 regression  logistic  multiple-regression 

편집 :이 게시물을 만든 이후로 여기에 추가 게시물이 있습니다 . 아래 텍스트 요약 : 모델 작업 중이며 선형 회귀, Box Cox 변환 및 GAM을 시도했지만 많은 진전이 없었습니다. 을 사용하여 R현재 메이저 리그 (MLB) 수준에서 마이너 리그 야구 선수의 성공을 예측하는 모델을 연구하고 있습니다. 종속적 변수, 공격적 경력이 대체보다 높음 …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

선형 회귀 모델을 배우려고합니다. 그러나 데이터 정규화와 관련하여 혼란이 있습니다. 기능 / 예측자를 평균 및 단위 분산을 0으로 정규화했습니다. 대상에 대해서도 동일한 작업을 수행해야합니까? 그렇다면 왜?

9 regression  multiple-regression  normalization 

를 사용하여 모델을 선택하고 싶습니다 regsubsets(). olympiadaten (데이터 업로드 : http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ) 이라는 데이터 프레임이 있습니다 . 먼저이 데이터 프레임을 첨부 한 다음 분석을 시작합니다. 내 코드는 다음과 같습니다. attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + PopPoverty + PopTotal …

9 r  multiple-regression  model-selection 

SAS에서 PROC GLM을 사용하여 다음 형식의 회귀 방정식에 적합합니다. 와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티 Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t 결과 redsiduals의 QQ 플롯은 정규 성과의 편차를 나타냅니다. 변환은 잔차를 정규화하는 데 유용하지 않습니다.와이와이Y 이 시점에서 PROC LOESS와 같은 비모수 적 방법으로 안전하게 전환 할 수 있습니까? 이미 PROC …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

다차원 데이터 세트에 대해 선형 회귀를 실행하고 싶습니다. 차수의 크기 측면에서 다른 차원들 사이에는 차이가 있습니다. 예를 들어 차원 1의 값 범위는 일반적으로 [0, 1]이고 차원 2의 값 범위는 [0, 1000]입니다. 다른 차원의 데이터 범위가 동일한 척도에 있도록 변환을 수행해야합니까? 필요한 경우 이런 종류의 변형에 대한 지침이 있습니까?

9 regression  multiple-regression  linear-model 

데이터에 존재하는 공간 추세를 조정하기 위해 회귀 방정식에 공변량으로 좌표를 포함시킬 계획입니다. 그 후, 랜덤 변이에서 공간 자기 상관의 잔차를 테스트하고 싶습니다. 몇 가지 질문이 있습니다. 독립 변수 만 선형 회귀 분석을 수행해야합니까? 엑스xx 과 와이yy 공간 자기 상관에 대한 잔차를 조정하고 테스트하거나 좌표를 공변량뿐만 아니라 다른 변수로 포함시킨 다음 …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

다음과 같은 형식의 데이터가 제공되었다고 가정합니다. ( y,엑스1,엑스2, ⋯ ,엑스엔)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n}) 과 ( y,엑스1,엑스2, ⋯ ,엑스n - 1)(y,x1,x2,⋯,xn−1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1}). 우리는 예측의 임무가 주어진다와이yy 의 가치에 따라 엑스xx. 다음과 같은 두 가지 회귀를 추정합니다. 와이와이=에프1(엑스1, ⋯ ,엑스n - 1,엑스엔)=에프2(엑스1, ⋯ ,엑스n - 1)(1)(2)(1)y=f1(x1,⋯,xn−1,xn)(2)y=f2(x1,⋯,xn−1) \begin{align} y &=f_{1}(x_{1},\cdots, x_{n-1}, x_{n}) \tag{1} \\ y …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

계층 적 선형 회귀 분석을 수행하기위한 표준 알고리즘 (프로그램과 반대)이 있습니까? 사람들은 보통 MCMC를 수행합니까, 아니면 좀 더 전문화 된 부분 폐쇄 형 알고리즘이 있습니까?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

시간이 지남에 따라 인덱스 펀드의 동작을 예측하기 위해 다중 회귀 분석에 사용할 수있는 수백 가지 재무 변수 값으로 구성된 큰 데이터 세트가 있습니다. 가능한 많은 예측력을 유지하면서 변수 수를 10 정도로 줄이려고합니다. 추가 : 감소 된 변수 세트는 원래 변수의 경제적 의미를 유지하기 위해 원래 변수 세트의 서브 세트 여야합니다. …

9 regression  multivariate-analysis  model-selection  multiple-regression