통계 및 빅 데이터 predictor

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예를 들어, 나는 과거의 손실 데이터를 가지고 있으며 극단적 인 수량을 계산하고 있습니다 (위험 가치 또는 가능한 최대 손실). 결과는 손실을 추정하거나 예측하기위한 것입니까? 어디에서 선을 그릴 수 있습니까? 혼란 스러워요.

46 estimation predictor prediction-interval

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모형을 만들 때 통계적으로 유의하지 않은 공변량을 '유지'해야합니까?

모형 계산에 여러 공변량이 있으며 모두 통계적으로 유의하지는 않습니다. 그렇지 않은 것을 제거해야합니까? 이 질문은 현상에 대해 설명하지만 ANCOVA에서 공변량의 유의하지 않은 영향을 해석하는 방법은 무엇입니까? 그 질문에 대한 답에는 중요하지 않은 공변량이 제거 될 것을 암시하는 것은 없지만, 지금 당장은 그들이 머물러 있어야한다고 생각하는 경향이 있습니다. 일부 임계 값 …

39 regression statistical-significance ancova model predictor

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선형 회귀 분석에서 표준화 된 설명 변수를 사용하는시기와 방법

선형 회귀에 대한 두 가지 간단한 질문이 있습니다. 설명 변수를 표준화하는 것이 언제 권장됩니까? 일단 표준화 된 값으로 평가를 수행하면 새로운 값으로 어떻게 예측할 수 있습니까 (새로운 값을 어떻게 표준화해야합니까)? 일부 참조가 도움이 될 것입니다.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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다른 예측 변수를 포함시킨 후 부호가 반전되는 회귀 계수

상상 해봐 4 개의 숫자 형 예측 변수 (IV1, ..., IV4)로 선형 회귀 분석을 실행합니다. IV1 만 예측 변수로 포함 된 경우 표준화 된 베타는 +.20 IV2에서 IV4까지 포함하면 IV1의 표준화 된 회귀 계수의 부호가 반전됩니다 -.25(즉, 음수가 됨). 이로 인해 몇 가지 질문이 발생합니다. 용어와 관련하여 이것을 "억제 효과"라고 …

31 regression predictor

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회귀 분석에서 왜 독립 변수를 "독립"이라고합니까?

그 변수 중 일부는 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 어떻게 / 왜 / 어떤 맥락에서 우리는 그것들을 독립 변수 로 정의 합니까?

30 regression terminology predictor

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독립 변수 = 랜덤 변수?

I 다소 혼란있어 만약 독립 변수 통계 모델 (또한 예측 또는 기능이라고 함), 예를 들면, 선형 회귀에서 , 랜덤 변수는?Y = β 0 + β 1 XXXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression random-variable experiment-design predictor

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엣지 케이스의 정밀도 및 리콜에 대한 올바른 값은 무엇입니까?

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

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치료에 의해 영향을받는 공변량에 필요한 좋은 데이터 예

나는 많은 R 데이터 세트, DASL 및 다른 곳의 게시물을 살펴 보았고 실험 데이터의 공분산 분석을 보여주는 흥미로운 데이터 세트의 좋은 예를 많이 찾지 못했습니다. 통계 교과서에는 많은 데이터가 포함 된 "장난감"데이터 세트가 있습니다. 다음과 같은 예를 갖고 싶습니다. 흥미로운 이야기가 담긴 실제 데이터 적어도 하나의 처리 인자와 두 개의 …

19 dataset ancova predictor

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다중 회귀 방정식에 입력 할 수있는 최대 독립 변수 수

다중 회귀 방정식에 입력 할 수있는 독립 변수의 수에는 제한이 있습니까? 결과 변수에 대한 상대적 기여도 측면에서 조사하고자하는 예측 변수가 10 개 있습니다. 여러 분석을 조정하기 위해 bonferroni 수정을 사용해야합니까?

19 regression predictor importance bonferroni

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포아송 모델에서 공변량 또는 오프셋으로 시간을 사용하는 것의 차이점은 무엇입니까?

최근에 Poisson 회귀 분석에서 시간 로그 (예 : 시간 로그)를 오프셋으로 사용하여 노출을 모델링하는 방법을 발견했습니다. 오프셋은 계수 1과 공변량으로 시간을 갖는 것과 일치한다는 것을 이해했습니다. 시간을 오프셋으로 사용하거나 정규 공변량으로 사용하여 차이를 계산하는 것의 차이를 더 잘 이해하고 싶습니다 (따라서 계수 추정). 어떤 상황에서 한 가지 방법을 사용해야합니까? 업그레이드 …

18 poisson-regression predictor offset

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순서 형 범주 형 변수를 독립 변수로 처리하는 방법

로짓 모델을 사용하고 있습니다. 내 종속 변수는 이진입니다. 그러나 범주 형이며 응답이 포함 된 독립 변수가 있습니다 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. 따라서 서수입니다 ( "정량적 범주 형"). 모델에서 이것을 처리하는 방법을 잘 모르겠습니다. 사용하고 gretl있습니다. [@ttnphns의 참고 사항 : 문제는 모델이 로짓이라고 가정하지만 (종속적 독립 변수 …

18 regression logistic ordinal-data predictor

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순서 독립 변수가있는 연속 종속 변수

연속 종속 변수 y 와 순서 변수 X 1을 포함한 독립 변수가 주어지면 선형 모형을 R어떻게 적합 합니까? 이 유형의 모델에 대한 논문이 있습니까?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

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“모든 관련 예측 변수”를 포함시켜야합니까?

추론에 회귀 모델을 사용하는 기본 가정은 "모든 관련 예측 변수"가 예측 방정식에 포함되어 있다는 것입니다. 중요한 실제 요인을 포함하지 않으면 계수가 바이어스되어 부정확 한 추론 (즉, 변수 바이어스 생략)이 발생한다는 이론적 근거가 있습니다. 그러나 연구 관행에서 "모든 관련 예측 변수" 와 유사한 것을 포함한 사람 은 본 적이 없습니다 . …

15 regression assumptions bias predictor confounding

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표준화 된 베타를 원래 변수로 다시 변환

나는 이것이 매우 간단한 질문이라는 것을 알고 있지만 검색 후 내가 찾고있는 답변을 찾을 수 없습니다. 베타의 능선 추정값을 계산하기 위해 변수 (릿지 회귀)를 실행하는 변수를 표준화 해야하는 문제가 있습니다. 그런 다음이를 원래 변수 척도로 다시 변환해야합니다. 하지만 어떻게해야합니까? 이변 량 사례에 대한 공식을 찾았습니다. β∗=β^SxSy.β∗=β^SxSy. \beta^* = \hat\beta \frac{S_x}{S_y} …

15 regression standard-error standardization predictor centering

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다른 예측 변수 집합의 중요성 비교

나는 특정한 문제를 가진 연구생에게 조언하고 있었고,이 사이트에서 다른 사람들의 의견을 듣고 싶어했습니다. 문맥: 연구원은 세 가지 유형의 예측 변수를 가졌습니다. 각 유형에는 다른 개수의 예측 변수가 포함되었습니다. 각 예측 변수는 연속 변수입니다. 소셜 : S1, S2, S3, S4 (예 : 4 개의 예측 변수) 인지 : C1, C2 (예 …

13 regression predictor importance

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