«regression-coefficients» 태그된 질문

R에서 Generalized Linear Mixed Model을 실행하고 두 예측 변수 간의 상호 작용 효과를 포함 시켰습니다. 교호 작용은 유의하지 않았지만 주 효과 (두 예측 변수)는 둘 다였습니다. 이제 많은 교과서 예에서 상호 작용에 중요한 영향이 있으면 주된 효과를 해석 할 수 없다고 말합니다. 그러나 상호 작용이 중요하지 않은 경우 어떻게해야합니까? 두 …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

범주 변수가 0 (또는 참조 그룹) 인 경우 이 평균 이라는 개념을 이해하므로 회귀 계수가 두 범주의 평균 차이라는 최종 해석을 제공합니다. > 2 범주를 사용하더라도 각 는 해당 범주의 평균과 참조의 차이점을 설명 한다고 가정 합니다. ββ^0β^0\hat\beta_0β^β^\hat\beta 그러나 다 변수 모델에 더 많은 변수가 도입되면 어떻게 될까요? 이제 두 …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

파이썬의 scikit-learn을 사용하여 로지스틱 회귀를 훈련하고 테스트합니다. scikit-learn은 독립 변수의 회귀 계수를 반환하지만 계수의 표준 오차는 제공하지 않습니다. 각 계수에 대한 Wald 통계량을 계산하고 이러한 계수를 서로 비교하려면 이러한 표준 오류가 필요합니다. 로지스틱 회귀 계수 ( here ) 의 표준 오차를 계산하는 방법에 대한 설명을 찾았 지만 따르기가 다소 어렵습니다. …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

다중 선형 회귀 분석에서 다음 공식의 계수를 찾을 수 있습니다. b = ( X'엑스)− 1( X') Y비=(엑스'엑스)−1(엑스')와이b = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta 예를 들어 : > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) …

18 logistic  regression-coefficients 

나는 이것이 매우 기본적인 질문이라는 것을 알고 있지만 어디서도 답을 찾을 수 없습니다. 일반 방정식이나 QR 분해를 사용하여 회귀 계수를 계산하고 있습니다. 각 계수에 대한 표준 오차를 어떻게 계산할 수 있습니까? 나는 보통 표준 오류를 다음과 같이 계산한다고 생각합니다. SEx¯ =σx¯n√SEx¯ =σx¯nSE_\bar{x}\ = \frac{\sigma_{\bar x}}{\sqrt{n}} 각 계수에 대한 는 무엇입니까 …

18 standard-error  regression-coefficients 

범주 형 변수 예측 변수와 연속 형 예측 변수가있는 LASSO를 실행하고 있습니다. 범주 형 변수에 대한 질문이 있습니다. 내가 이해하는 첫 번째 단계는 각각을 인형으로 나누고 공정한 처벌을 위해 표준화 한 다음 회귀하는 것입니다. 더미 변수를 처리하기위한 몇 가지 옵션이 있습니다. 각 요인에 대해 모형 중 하나만 제외하고 모두 포함 …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

GLM을 수행 할 때 anova 출력에서 ​​"단수로 인해 정의되지 않음"오류가 발생하면이 오류가 발생하는 것을 어떻게 방지합니까? 일부는 공변량 간의 공선 성 때문이거나 수준 중 하나가 데이터 세트에 존재하지 않는다고 제안했습니다 ( lm의 "단수 때문에 정의되지 않음"해석 참조 ) 내가하는 "특정 치료"모델을 운전보고 싶어 내가 치료의 4 단계가있는 경우 : Treat …

17 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

여기서 정규화가 올바른 단어인지 확실하지 않지만, 내가 묻고 자하는 것을 설명하기 위해 최선을 다할 것입니다. 여기에 사용 된 추정값은 최소 제곱입니다. y = β 0 + β 1 x 1 을 가지고 있다고 가정하면 y = β ' 0 + β 1 x ′ 1 로 y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1평균 주위에 중심을 둘 …

16 regression  self-study  least-squares  regression-coefficients 

편향 추정치 의 목표로 선형 / 물류 회귀 분석 를 가정합니다 . 과 는 추정에서 노이즈에 대해 매우 긍정적 이라고 확신합니다 .a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 a1a2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 공동 공분산 있는 경우 답을 계산하거나 적어도 시뮬레이션 할 수 있습니다. 더 나은 방법이 있습니까, 많은 데이터에 대한 …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

0과 1 사이의 경계가있는 데이터가 있습니다 betareg.R 의 패키지를 사용 하여 경계가있는 데이터를 종속 변수로 사용하여 회귀 모델을 맞추 었습니다. 내 질문은 : 회귀의 계수를 어떻게 해석합니까?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

여기서 선형 모델 계수에 대한 설명을 찾은 후 요인 수준 계수에 대한 비의 미적 (높은 p 값)에 대한 후속 질문이 있습니다. 예 : 선형 모델에 10 개의 수준이있는 요인이 포함되어 있고 해당 수준 중 3 개만 관련 p 값이있는 경우 모형을 사용하여 Y를 예측할 때 대상이 다음 중 하나에 해당하는 …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

에서 빠른 속도와 느린 생각 , 대니얼 카너먼은 다음과 같은 가상의 질문을 제기 : (P. 186) Julie는 현재 주립 대학의 선배입니다. 그녀는 4 살 때 유창하게 읽었습니다. 그녀의 학점 평균 (GPA)은 무엇입니까? 그의 의도는 특정 통계에 대한 예측을 할 때 평균에 대한 회귀를 설명하지 못하는 방법을 설명하는 것입니다. 이후 토론에서 …

14 standard-deviation  regression-coefficients  regression-to-the-mean 

여러 기능에서 이진 분류 문제가 있습니다. (정규화 된) 로지스틱 회귀의 계수가 해석 가능한 의미가 있습니까? 기능이 미리 표준화되어 있기 때문에 영향의 크기를 나타낼 수 있다고 생각했습니다. 그러나 내 문제에서 계수는 선택한 기능에 민감하게 의존하는 것으로 보입니다. 계수의 부호조차도 입력으로 선택된 다른 피쳐 세트로 변경됩니다. 계수의 값을 검사하고 가장 의미있는 계수를 …

14 logistic  regression-coefficients 

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 …

14 regression  multiple-regression  regression-coefficients  terminology 

능선 회귀 분석을 실행할 때 최소 제곱 미만의 특정 계수보다 큰 계수를 어떻게 해석합니까 (특정 값의 경우 )? 능선 회귀는 단조 적으로 계수를 축소하도록되어 있지 않습니까?λλ\lambda 관련 메모에서, 능선 회귀 동안 부호가 변하는 계수를 어떻게 해석합니까 (예 : 능선 추적은 능선 추적 플롯에서 음에서 양으로 교차합니다)?

14 interpretation  regression-coefficients  ridge-regression