«regression-coefficients» 태그된 질문

주요 효과를 포함하지 않고 모델에 양방향 상호 작용을 포함시키는 것이 유효한가요? 가설이 상호 작용에 관한 것이라면 여전히 주 효과를 포함해야합니까?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

푸 아송 회귀 분석에서 주 효과 (더미 코딩 된 요인의 계수)를 해석하려면 어떻게해야합니까? 다음 예제를 가정하십시오. treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

간단한 선형 회귀 분석에서 y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u . 여기서 u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . 추정값을 도출했습니다 : β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , 여기서x¯x¯\bar{x} 및y¯y¯\bar{y} 는xxx와y의 표본 평균입니다.yyy . 지금은의 분산 찾으려면 β 1 . 나는 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

내가 가진 일부 데이터에 2 차 다항식 적합을 만들려고합니다. 이 적합도를 플로팅한다고 가정 해 봅시다 ggplot(). ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) 나는 얻다: 따라서 두 번째 주문 적합은 아주 잘 작동합니다. R로 계산합니다. summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) 그리고 나는 얻는다 : lm(formula = data$bar ~ poly(data$foo, …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

이 질문이 의미가 있는지조차 모르겠지만 다중 회귀와 부분 상관의 차이점은 무엇입니까 (상관하지 않는 상관 관계와 회귀의 차이점은 제외)? 다음을 알아 내고 싶습니다 .2 개의 독립 변수 ( , x 2 )와 하나의 종속 변수 ( y )가 있습니다. 이제 개별 변수는 종속 변수와 상관 관계가 없습니다. 그러나 주어진 x 1에 …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

처음에는 순서가 중요하지 않다고 생각했지만 여러 회귀 계수를 계산하는 그램 슈미트 직교 화 프로세스에 대해 읽었으며 이제는 두 번째 생각을하고 있습니다. 그램-슈미트 공정에 따르면, 설명 변수가 다른 변수들 사이에서 색인화 될 때, 그 잔여 벡터는 더 작을 수 있는데, 그 이유는 이전 변수의 잔여 벡터가 그로부터 제거되기 때문이다. 결과적으로, 설명 …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

간단한 선형 회귀 분석의 경우 회귀 계수는 분산 공분산 행렬 에서 의해 직접 계산할 수 있습니다. 여기서 는 종속 변수의 인덱스이고 는 설명 변수의 인덱스입니다.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee 공분산 행렬 만있는 경우 여러 설명 변수가있는 모형의 계수를 계산할 수 있습니까? ETA : 두 개의 설명 변수의 경우 및 와 …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

여러 회귀 분석을 수행 하고 변수 의 변화에 ​​대한 변수 의 평균 변화를보고 다른 모든 변수를 일정하게 유지하면 다른 변수를 일정하게 유지하는 값은 무엇입니까? 그들의 뜻은? 제로? 어떤 가치?yyyxxx 나는 그것이 어떤 가치가 있다고 생각하는 경향이있다. 설명을 찾고 있습니다. 누군가 증거가 있다면, 그것도 좋을 것입니다.

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

나는 R에서 부트 패키지를 살펴 보았고, 사용법에 대한 많은 입문서를 찾았지만, "장면"에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 설명하는 것을 아직 찾지 못했다. 예를 들어,이 예 에서 가이드는 표준 회귀 계수를 부트 스트랩 회귀의 시작점으로 사용하는 방법을 보여 주지만 부트 스트랩 프로 시저가 실제로 부트 스트랩 회귀 계수를 도출하기 위해 수행하는 …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

누군가가 cloglog 링크를 사용하여 로지스틱 회귀 분석에서 추정치를 해석하는 방법에 대해 조언 할 수 있습니까? 나는 다음 모델을 장착했다 lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) 예를 들어, 예상 시간은 0.015입니다. 단위 시간당 사망률에 exp (0.015) = 1.015113 (단위 시간당 ~ 1.5 % 증가)을 곱한 것이 …

21 logistic  regression-coefficients 

선형 모델에서 부분 R2R2R^2 와 계수 사이의 정확한 관계가 무엇인지, 그리고 요인의 중요성과 영향을 설명하기 위해 하나 또는 둘 다를 사용 해야하는지 궁금 합니다. 내가 아는 한, summary계수의 추정치와 anova각 요인에 대한 제곱합을 얻으면 한 요인의 제곱합의 합을 제곱의 합과 잔차의 합으로 나눈 비율은 부분 R2R2R^2 ( 다음 코드는에 있습니다 …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared