«regression» 태그된 질문

하나 이상의 "종속"변수와 "독립"변수 간의 관계를 분석하는 기술.

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올가미 회귀의 제한되지 않은 제형에 대한 KKT
L1 불이익 회귀 (일명 올가미)는 두 가지 제형으로 제공됩니다. 두 목적 함수를 그런 다음 두 가지 다른 공식은 은 및 KKT (Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 사용하면 첫 번째 공식의 정상 상태가 두 번째 공식의 기울기를 가져 와서 0으로 설정하는 것과 어떻게 동등한 지 쉽게 알 수 있습니다. , 첫 번째 공식에 대한 …
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다변량 선형 모형을 다중 회귀로 캐스트
다변량 선형 회귀 모형을 다중 선형 회귀 모형으로 완전히 변환하는 것이 완전히 동일합니까? 단순히 실행을 언급하고 있지 않다 티티t 별도의 회귀. 나는 다변량 선형 모델 을 다중 회귀로 쉽게 다시 매개 변수화 할 수있는 몇 곳 (Bayesian Data Analysis-Gelman et al. 및 Multivariate Old School-Marden)에서 이것을 읽었습니다 . 그러나 어떤 …
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반응이 네 번째 근본으로 변환 될 때 회귀 계수를 해석하는 방법은 무엇입니까?
1/4이 분산의 결과로 응답 변수에 네 번째 근 ( ) 전력 변환을 사용하고 있습니다. 그러나 이제 회귀 계수를 해석하는 방법을 모르겠습니다. 역변환 할 때 계수를 네 번째 거듭 제곱으로 가져와야한다고 가정합니다 (회귀 출력 참조). 모든 변수는 수백만 달러로 표시되지만 수십억 달러의 변화를 알고 싶습니다. 다른 독립 변수를 일정하게 유지하면서 평균 …
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베타 회귀에서 0.1 값 다루기
[0,1]에 베타 회귀 분석으로 분석하려는 데이터가 있습니다. 물론 0,1 값을 수용하려면 무언가를 수행해야합니다. 모델에 맞게 데이터 수정을 싫어합니다. 또한 나는 0과 1 인플레이션이 좋은 생각이라고 생각하지 않습니다.이 경우 0은 매우 작은 양수 값으로 간주해야한다고 생각하기 때문에 (그러나 나는 어떤 값이 적절한 지 정확하게 말하고 싶지 않습니다. .001 및 .999와 같은 …
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로지스틱 회귀 분석을위한 컴퓨팅 예측 간격
로지스틱 회귀 추정치에 대한 예측 간격 을 생성하는 방법을 이해하고 싶습니다 . Collett 's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99 의 절차를 따르는 것이 좋습니다 . 이 절차를 구현하고이를 R과 비교 한 후에 predict.glm실제로이 책은 예측 구간이 아닌 신뢰 구간 을 계산하는 절차를 보여주고 있다고 생각 합니다. 와 비교 …
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회귀 모형에서 항을 언제 제거해야합니까?
다음과 같은 경우에 누군가가 조언 할 수 있습니까? 나는 4 개의 예측 변수가있는 일반적인 선형 모델을 다루고 있습니다. 가장 중요한 용어를 삭제할지 두 가지 생각을합니다. 그것의 - 값은 0.05 이상 조금이다. 이 항을 따라이 항을 떨어 뜨리는 것에 찬성하여 주장했습니다.이 항의 추정치에이 변수에 대한 표본 데이터의 사 분위수 범위를 곱하면이 …
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이항 회귀와 로지스틱 회귀의 차이점은 무엇입니까?
나는 항상 로지스틱 회귀를 링크 함수가 로지스틱 함수 (프로 빗 함수 대신) 인 이항 회귀의 특별한 경우라고 생각했습니다. 그래도 내가 가진 또 다른 질문에 대한 답을 읽음으로써 혼란 스러울 것 같고 로지스틱 회귀와 로지스틱 링크가있는 이항 회귀에는 차이가 있습니다. 차이점이 뭐야?
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간단한 선형 회귀 출력 해석
두 변수의 자연 로그에 대한 간단한 선형 회귀 분석을 수행하여 변수의 상관 관계를 확인했습니다. 내 결과는 다음과 같습니다. R^2 = 0.0893 slope = 0.851 p < 0.001 혼란 스러워요. 상기 찾고 값, 나는 두 변수가되는 말을 하지 너무 가까이 있기 때문에, 상관 관계가 . 그러나 회귀선의 기울기는 거의 (플롯에서 거의 …
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평균 상관 값
다른 실험 조건 Y에서 변수가 변수 X에 어떻게 의존 하는지 테스트 하고 다음 그래프를 얻습니다. 위 그래프의 대시 선은 각 데이터 계열 (실험 설정)에 대한 선형 회귀를 나타내고 범례의 숫자는 각 데이터 계열의 피어슨 상관 관계를 나타냅니다. 나는 사이의 "평균 상관 관계"(또는 "평균 상관 관계를")를 계산하고자 X하고 Y. 단순히 r값을 …
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불이익 회귀 모형으로부터 R- 제곱 및 통계적 유의성 추정
나는 R 패키지를 사용하고 범 나는 사람이 중요하다있는 예측과 약간의 지식을 많이 가지고 어디에 데이터 집합에 대한 계수의 수축 추정치를 얻을 수 있습니다. 튜닝 매개 변수 L1 및 L2를 선택하고 계수에 만족 한 후 R- 제곱과 같은 모형 적합도를 통계적으로 알 수있는 방법이 있습니까? 또한, 모델의 전체적인 의미를 테스트하는 데 …
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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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언제 데이터 기반 기준을 사용하여 회귀 모델을 지정할 수 있습니까?
많은 회귀 모델 사양 (예 : OLS)이 데이터 집합의 가능성으로 간주 될 때 여러 비교 문제가 발생하고 p- 값과 신뢰 구간이 더 이상 신뢰할 수 없다고 들었습니다. 이에 대한 한 가지 극단적 인 예는 단계적 회귀입니다. 데이터 자체를 사용하여 모델을 지정하는 데 도움이되는시기는 언제이며 이것이 올바른 방법이 아닌 경우는 언제입니까? …
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LASSO 변수 선택 후 OLS를 수행하는 것이 어떤 의미가 있습니까?
최근에 적용된 계량 경제학 문헌에서, 특징 선택 문제를 다룰 때, 선택된 변수를 사용하여 LASSO를 수행 한 다음 OLS 회귀를 수행하는 것은 드문 일이 아니라는 것을 발견했습니다. 그러한 절차의 유효성을 어떻게 검증 할 수 있는지 궁금했습니다. 변수 생략과 같은 문제가 발생합니까? 더 효율적이거나 결과가 더 해석 가능하다는 증거가 있습니까? 다음은 몇 …
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잔차 플롯 : 왜 플롯 대 적합치이며
OLS 회귀와 관련하여 나는 잔차 그림 (적합한 값 대)이 일반적으로 일정한 분산을 테스트하고 모델 사양을 평가하기 위해 본다는 것을 이해합니다. 왜 값이 아닌 적합치에 대해 잔차가 표시 됩니까? 이 두 도표와 정보가 어떻게 다릅니 까?와이와이Y 다음 잔차 그림을 생성하는 모델을 작업 중입니다. 따라서 플롯 대 적합치 값이 한 눈에보기에는 좋지만 …
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