통계 및 빅 데이터 multiple-regression

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선형 회귀 모델은 가정의 무리하게 분위수 회귀는 선형 회귀의 가정이 충족되는 경우, 다음 내 직감 (그리고 매우 제한된 경험) 평균 회귀 선형 회귀 거의 동일한 결과를 얻을 것입니다하지 않습니다. 선형 회귀는 어떤 장점이 있습니까? 확실히 더 친숙하지만 그 이외의 것입니까?

15 regression multiple-regression quantile-regression

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회귀 모형을 개선하기 위해 평균 절대 오차의 상자 그림을 기반으로 특이 치를 제거하는 것이 부정입니까?

아래 상자 그림에서 볼 수 있듯이 네 가지 방법으로 테스트 한 예측 모델이 있습니다. 모델이 예측하는 속성의 범위는 0-8입니다. 당신은이 있음을 알 수 있습니다 하나의 상한선 이상치 와 세 하한 이상치 모든 방법으로 지적했다. 데이터에서 이러한 인스턴스를 제거하는 것이 적절한 지 궁금합니다. 아니면 예측 모델을 개선하기 위해 일종의 부정 행위입니까?

15 regression machine-learning multiple-regression predictive-models outliers

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하나의 변수가 다른 변수의 선형 조합이지만 완벽한 다중 공선 성으로 인해이 회귀가 실패하지 않는 이유는 무엇입니까?

오늘은 작은 데이터 세트로 놀고 있었고 완벽한 다중 공선 성으로 인해 실패 할 것으로 예상 되는 간단한 OLS 회귀를 수행했습니다 . 그러나 그렇지 않았습니다. 이것은 다중 공선성에 대한 나의 이해가 잘못되었음을 의미합니다. 내 질문은 : 내가 어디 잘못입니까? 내 변수 중 하나가 다른 변수의 선형 조합임을 보여줄 수 있다고 생각합니다. …

15 multiple-regression least-squares multicollinearity

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분산을 설명한다는 것은 무엇을 의미합니까?

특히, 왜 우리가 다중 R 개념 (다중 회귀 분석에서 관측 점수와 예측 점수 사이의 상관 관계로 이해할 수 있음)을 갖는지 궁금한 다음 별도의 개념 R- 제곱 인 정사각형 또는 R입니다. R- 제곱은 설명 된 백분율 변동이며 R은 그렇지 않다는 것을 알았지 만 상관 관계와 설명 된 변동 사이의 차이점을 이해하지 …

15 multiple-regression

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2 차 또는 교호 작용 항은 분리 된 의미에서 유의하지만 둘 다 함께 있지는 않습니다.

과제의 일환으로 예측 변수가 두 개인 모형을 적합시켜야했습니다. 그런 다음 포함 된 예측 변수 중 하나에 대해 모형의 잔차 그림을 그려야하며이를 바탕으로 변경해야합니다. 이 플롯은 곡선 추세를 보여 주므로 해당 예측 변수에 대한 2 차 항을 포함 시켰습니다. 새로운 모델은 2 차 항이 유의하다는 것을 보여주었습니다. 지금까지는 모두 좋았습니다. 그러나 …

15 statistical-significance multiple-regression modeling

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rlm () 회귀 계수 추정치가 R의 lm ()과 다른 이유는 무엇입니까?

R MASS 패키지에서 rlm을 사용하여 다변량 선형 모델을 회귀하고 있습니다. 그것은 많은 샘플에서 잘 작동하지만 특정 모델에 대한 준 널 계수를 얻습니다. Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = na.omit) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -7.981e+01 …

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VIF, 조건 지수 및 고유 값

현재 데이터 집합의 다중 공선 성을 평가하고 있습니다. VIF의 임계 값과 조건 지수가 위 / 위에서 문제를 나타내는 것은 무엇입니까? VIF : VIF 이 문제 라고 들었습니다 .≥ 10≥10\geq 10 두 개의 문제 변수를 제거한 후 VIF는 각 변수에 대해 입니다. 변수가 더 많은 치료를 필요로합니까, 아니면이 VIF가 괜찮게 보입니까?≤ …

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여러 선형 모델에서 관계를 시각적으로 표현하는 가장 좋은 방법

저는 약 6 개의 예측 변수가있는 선형 모형을 가지고 있으며 추정치, F 값, p 값 등을 제시 할 것입니다. 그러나 단일 예측 변수의 개별 효과를 나타내는 가장 좋은 시각적 도표가 무엇인지 궁금했습니다. 응답 변수? 산포도? 조건부 플롯? 효과도? 기타? 그 음모를 어떻게 해석합니까? R 에서이 작업을 수행하므로 가능하면 예제를 자유롭게 …

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가설 검정을위한 다중 선형 회귀

여러 선형 회귀 분석을 사용하여 다양한 변수의 모델을 만드는 데 익숙합니다. 그러나 회귀 테스트가 기본 가설 테스트를 수행하는 데 사용되는지 궁금합니다. 그렇다면 해당 시나리오 / 가설은 어떻게 생겼습니까?

15 regression hypothesis-testing multiple-regression

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선형 회귀 모델에서 모든 표본 관측을 반복하고 회귀를 다시 실행하면 결과에 어떤 영향이 있습니까?

N 개의 관측치, 여러 요인이있을 수 있고 각 관측치를 두 번 (또는 M 번) 반복한다고 가정 해 봅시다.이 새로운 크기의 NM 세트에 대한 회귀는 원래 관측치에 대한 회귀와 어떻게 비교됩니까?

15 regression linear-model multiple-regression

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회귀 계수와 부분 회귀 계수의 차이점은 무엇입니까?

나는 Abdi (2003) 에서 독립 변수가 쌍으로 직교하는 경우, 회귀에서 각 변수의 효과는이 독립 변수와 종속 변수 사이의 회귀 기울기를 계산하여 평가됩니다. 이 경우에 (즉, IV의 직교성), 부분 회귀 계수는 회귀 계수와 동일하다. 다른 모든 경우에 회귀 계수는 부분 회귀 계수와 다릅니다. 그러나이 문서는이 두 가지 유형의 회귀 계수의 차이점이 …

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대신

나는 다음과 같은 이론적 경제 모델을 가지고 있습니다. y=a+b1x1+b2x2+b3x3+uy=a+b1x1+b2x2+b3x3+u y = a + b_1x_1 + b_2x_2 + b_3x_3 + u 따라서 이론에 따르면 y 를 추정하기위한 x1x1x_1 , x2x2x_2 및 x3x3x_3 요인이 있습니다.yyy 이제 실제 데이터가 있고 b1b1b_1 , b2b2b_2 , 을 추정해야합니다 b3b3b_3. 문제는 실제 데이터 세트에 x1x1x_1 및 …

14 regression multiple-regression endogeneity

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모집단 R- 제곱의 편향 추정치 란 무엇입니까?

다중 선형 회귀 분석에서 편견없는 추정치를 얻는 데 관심이 있습니다.R2R2R^2 생각해 볼 때, 편견없는 추정치 가 일치하려고 하는 두 가지 다른 값을 생각할 수 있습니다.R2R2R^2 샘플 중 :R2R2R^2 회귀 방정식은 샘플로부터 얻어진 경우에 획득 될 것이다 R 제곱 ) 시료의 외부에 데이터의 무한한 양이지만 동일한 데이터 생성 프로세스에서 적용되었다.β^β^\hat{\beta} 모집단 …

14 estimation multiple-regression r-squared bias

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베이지안 변수 선택-실제로 작동합니까?

나는 좋은 블로그 게시물 과 그 안에 연결된 논문에 따라 일부 베이지안 변수 선택을 가지고 장난감을 가지고 있다고 생각했습니다 . rjags (내가 꽤 신인 임) 에서 프로그램 을 작성하고 Exxon Mobil에 대한 가격 데이터 를 가져 왔으며 , 수익률 (예 : 팔라듐 가격)을 설명 할 수없는 것 및 SP500과 같이 …

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단순히 축소 된 형태의 의미는 무엇입니까?

계량 경제학에서 축소 된 형태의 의미는 무엇입니까? 또한 사람들은 "축소 된 양식 추정값을보고 싶습니다." 이것은 직장에서 던져졌으며 개별 설명과 Google 검색은 지나치게 기술적 인 것입니다. 간단한 예를 줄 수있는 사람을 바라고 있습니다.

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