«regression» 태그된 질문

로지스틱 회귀는 이벤트의 로그 확률을 일부 예측 변수로 모델링합니다. 즉, log (p / (1-p)) 여기서 p는 결과의 확률입니다. 따라서 일부 변수 (x)에 대한 원시 로지스틱 회귀 계수의 해석은 로그 승산 척도에 있어야합니다. 즉, x = 5의 계수 인 경우 x 대응 자에서 1 단위의 변화가 로그 확률 스케일에서 5 단위로 …

10 regression  logistic  logit 

나는 Matlab을 사용하여 제한되지 않은 최소 제곱 (일반 최소 제곱)을 수행했으며 계수, 테스트 통계 및 p- 값을 자동으로 출력합니다. 내 질문은 제한된 최소 제곱 (음이 아닌 음의 계수)을 수행하면 테스트 통계없이 p- 값없이 계수 만 출력합니다. 유의성을 확보하기 위해 이러한 값을 계산할 수 있습니까? 소프트웨어에서 직접 사용할 수없는 이유는 무엇입니까?

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

선형 회귀 분석에서 닫힌 형태의 w는 다음과 같이 쓸 수 있습니다. w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty 이 방정식에서 의 역할을 직관적으로 설명 할 수 있습니까?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

구체적인 예나 과제가 없습니다. b- 스플라인 사용에 익숙하지 않아서 회귀 컨텍스트에서이 기능을 더 잘 이해하고 싶었습니다. 반응 변수 와 일부 예측 변수 의 관계를 평가한다고 가정합니다 . 예측 변수에는 몇 가지 숫자 변수와 범주 형 변수가 포함됩니다.yyyx1,x2,...,xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p 회귀 모델을 피팅 한 후 과 같은 숫자 변수 중 하나 가 …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

R에서 간단한 시뮬레이션을 사용하여 오차와 잔차 간의 관계를 실험하고 있습니다. 내가 찾은 것 중 하나는 표본 크기 또는 오차 분산에 관계없이 모델에 적합 할 때 항상 기울기에 대해 정확히 을 얻는다는 것 입니다.111 e r r o r s ∼ β0+ β1× r e s i d u a l …

10 regression  least-squares  residuals 

면접관이 귀하의 가 가격 탄력성 모델에 대해 매우 낮다고 (5-10 % 사이) 가정 한 작업에 대한 인터뷰 질문에 직면했습니다 . 이 질문을 어떻게 해결 하시겠습니까?아르 자형2R2R^2 무엇이 잘못되었거나 선형이 아닌 방법을 적용해야하는지 확인하기 위해 회귀 진단을 수행한다는 사실 이외의 다른 생각은 할 수 없었습니다. 어떻게 든 면접관이 내 대답에 만족하지 …

10 regression  self-study  theory 

수동 다항식 확장과 R poly함수 사용에 대해 다른 예측을 얻는 이유는 무엇 입니까? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly function …

10 r  regression  polynomial 

나는 여기 에서 보통 최소 제곱에 대한이 표기법을 보았다 . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 나는 바닥에 이중 막대와 2를 본 적이 없다. 이 기호는 무엇을 의미합니까? 그들은 그들에게 특정한 용어를 가지고 있습니까?

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다음 다중 회귀 모델을 고려하십시오.Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} 여기서 는 열 벡터이며; 행렬; a column vector; 행렬; 열 벡터; 그리고 오류 항인 는 열 벡터입니다.YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 질문 제 강사, Econometrics 소개 교과서 제 3 판. James H. Stock 및 Mark W. Watson, p. 281 및 계량 경제학 : Honor …

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제목에서 알 수 있듯이 라이브러리의 LBFGS 옵티 마이저를 사용하여 glmnet linear의 결과를 복제하려고합니다 lbfgs. 이 옵티마이 저는 목적 함수 (L1 정규화 용어가없는)가 볼록한 한, 미분에 대해 걱정할 필요없이 L1 정규화 용어를 추가 할 수 있습니다. 의 탄성 순 선형 회귀 문제 glmnet 용지가 주어진다 여기서 X \ in \ mathbb …

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우선이 포럼에서 몇 가지 조사를 해본 결과 매우 비슷한 질문에 대한 답변을 받았지만 일반적으로 제대로 답변되지 않았거나 때로는 답변이 상세하지 않은 경우가 있습니다. 그래서 이번에는 내 질문은 : 나는 두 개의 데이터 세트를 가지고 있는데, 각각에 대해 다항식 회귀를 수행합니다. Ratio<-(mydata2[,c(2)]) Time_in_days<-(mydata2[,c(1)]) fit3IRC <- lm( Ratio~(poly(Time_in_days,2)) ) 다항식 회귀 도표는 …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

이 질문에 대한 의견 에서 사용자 @whuber는 주기적 데이터에 맞추기 위해 주기적 버전의 스플라인을 사용할 가능성을 인용했습니다. 이 방법, 특히 스플라인을 정의하는 방정식과 실제로 스플라인을 구현하는 방법에 대해 더 알고 싶습니다 (주로 R사용자이지만 MATLAB 또는 Python으로 필요할 수 있습니다). 또한 이것은 "좋은 것"이지만 삼각 다항식 피팅과 관련하여 가능한 장점 / …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

선형 회귀 분석에서 오류는 y의 예측 값에 따라 정규 분포로 가정된다는 것을 이해합니다. 그런 다음 잔차를 오류에 대한 일종의 프록시로 봅니다. 다음과 같이 출력을 생성하는 것이 좋습니다 . 그러나 각 포인트의 잔차를 가져 와서 단일 플롯으로 묶는 점이 무엇인지 이해하지 못합니다. 예측 된 각 y 값에서 정규 잔차가 있는지 여부를 …

10 regression  assumptions 

통계에 약간의 노력을 기울이고 있지만 뭔가 붙어 있습니다. 내 데이터는 다음과 같습니다. Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 이제 데이터를 기반으로 특정 연도의 유전자 수를 예측할 수있는 회귀 모델을 만들고 싶습니다. 나는 지금까지 선형 회귀로 그것을했지만, 약간의 독서를 했으며이 종류의 데이터에 가장 적합한 선택은 아닌 것 …

10 regression  count-data  poisson-regression 

이진 시계열 모델링에 대한 일반적인 접근 방법은 무엇입니까? 이것이 취급되는 종이나 교과서가 있습니까? 강력한 자기 상관 관계가있는 이진 프로세스를 생각합니다. AR (1) 프로세스의 부호와 같은 것은 0에서 시작합니다. 말 및 백색 잡음 . 그런 다음 의해 정의 된 이진 시계열 은 자기 상관을 보여 주며 다음 코드로 설명하고 싶습니다.엑스0= 0X0=0X_0 …

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