«regression» 태그된 질문

베이지안 선형 회귀를 수행 할 때 기울기 와 절편 대해 사전을 할당해야합니다 . 이후 위치 파라미터는 그것이 균일 사전 할당하는 것이 합리적이다; 그러나 는 스케일 매개 변수와 유사하며 이전에 유니폼을 할당하는 것은 부자연 스럽습니다.b b aaaabbbbbbaaa 반면 에 선형 회귀의 기울기에 대해 일반적인 정보가없는 Jeffrey를 ( ) 이전에 할당하는 것은 …

10 regression  bayesian  uninformative-prior 

이 게시물에 대응하기 위해 연속 변수를 사용하여 데이터를 시뮬레이션하고 상관 된 절편과 기울기에 대출했습니다. 사이트 와 사이트 외부 에이 주제 에 대한 훌륭한 게시물이 있지만 간단한 실제 시나리오와 비슷한 시뮬레이션 된 데이터를 사용하여 처음부터 끝까지 예제를 작성하는 데 어려움이있었습니다. 따라서 문제는 이러한 데이터를 시뮬레이션하고로 "테스트"하는 방법입니다 lmer. 많은 사람들에게 새로운 …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

에서 본 논문 (중앙 PubMed를 통해 자유롭게 사용할 수), 저자는 0-40 득점 10 항목 심사 악기의 점수를 모델링하는 음 이항 회귀 분석을 사용합니다. 이 절차에서는 카운트 데이터를 가정하지만 여기에는 해당되지 않습니다. 이 접근법이 수용 가능한지 아닌지에 대한 당신의 의견을 부탁드립니다. 나는 때때로 내 작품에서 같은 악기 나 유사한 도구를 사용하기 …

10 regression  negative-binomial  count-data 

기하 급수적으로 분포 된 우도 함수를 다시 매개 변수화하려고한다고 가정하십시오. 내 원래 우도 ​​함수가 다음과 같은 경우 : p ( y∣ θ ) = θ e− θ yp(y∣θ)=θe−θy p(y \mid \theta) = \theta e^{-\theta y} 나는 싶습니다 다시 변수화가 사용하는 , 이후 아닙니다 확률 변수지만, 매개 변수, 그냥 플러그인에 충분하다? …

10 regression  bayesian  mathematical-statistics 

다른 물류 모델을 비교하기 위해 RMSE (Root Mean Squared Error)를 사용하는 유효성에 관한 질문이 있습니다. 응답은 0또는 1이고 예측은 0- 1? 이진 반응에도 아래의 방법이 적용됩니까? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A <- predict(cvfit, newx = x, s = …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

과거에는 회귀 (및 패널 모델 또는 GLM과 같은 관련 모델)가 관측 데이터 (예 : 통제 된 실험에 의해 생성되지 않은 데이터)에 사용되는 여러 분야의 논문과 관련하여 여러 가지 질문을 받았습니다. 많은 경우에 (항상 그런 것은 아니지만 시간이 지남에 따라 관찰 된 데이터) 그러나 도구 변수를 도입하려고 시도하지 않는 경우. 나는 …

10 regression  references  instrumental-variables  observational-study 

Elo 등급 시스템은 쌍 비교에서 결과의 예상 확률과 관측 확률 사이의 교차 엔트로피 손실 함수의 경사 하강 최소화 알고리즘을 사용합니다. 일반적인 손실 함수를 다음과 같이 작성할 수 있습니다. E=−∑n,ipiLog(qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) 여기서 합계는 모든 결과 및 모든 상대 됩니다. 는 이벤트 의 관측 된 주파수 이고 는 예상 …

10 regression  optimization  rating 

10 개의 변수로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 이 10 개의 변수로 단일 반응 변수를 예측하기 위해 부분 최소 제곱 (PLS)을 실행하고 10 개의 PLS 성분을 추출한 다음 각 성분의 분산을 계산했습니다. 원래 데이터에서 나는 702 인 모든 변수의 분산의 합을 취했습니다. 그런 다음 각 PLS 구성 요소의 분산을이 합계로 나누어 …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

다음은 공식에 대한 rms 패키지를 사용하여 mtcars 데이터 세트에서 생성 된 노모 그램입니다. mpg ~ wt + am + qsec 모델 자체는 R2 0.85 및 P <0.00001로 양호 해 보입니다. > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination …

10 regression  multiple-regression  data-visualization  predictive-models  regression-strategies 

나는 다음 문장을 종이로 읽었다. 단기 계수와 장기 계수 사이에 차이가 있다는 사실은 지연된 내생 변수를 포함하는 우리 사양의 결과입니다. 첫 번째 차이에서 회귀를 실행하고 종속 변수의 지연을 포함합니다. 이제 그들은 출력에서 추정값을 보면 (예를 들어이 추정값 라고 하자) 이것이 종속 변수에 대한 p 의 단기 효과라고 주장한다 . 또한 …

10 regression  time-series  lags 

다음과 같은 간단한 X 및 Y 벡터가 있습니다. > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) log of X를 사용하여 회귀를 원합니다. log (0)을 얻지 않으려면 +1 또는 +0.1 또는 +0.00001 또는 +0.000000000000001을 넣으십시오. > summary(lm(Y~log(X))) Error …

10 r  regression  lognormal 

AR (1)을 사용하여 임의의 보행을 추정하면 계수는 1에 매우 가깝지만 항상 적습니다. 계수가 1보다 크지 않은 수학 이유는 무엇입니까?

10 regression  autoregressive  random-walk 

간단한 회귀를 실행하려고하는데 매월 빈도에서 Y 변수가 관찰되고 연간 빈도에서 x 변수가 관찰됩니다. 다른 빈도의 회귀 분석에 사용될 수있는 적절한 접근 방식에 대한 지침을 정말 감사하겠습니다. 대단히 감사합니다

10 regression  time-series 

선형 회귀 모델 또는 비선형 회귀 모델을 사용하려면 어떻게 결정해야합니까? 나의 목표는 Y를 예측하는 것입니다. 간단한 및 데이터 집합의 경우 산점도를 그려 어떤 회귀 모델을 사용해야하는지 쉽게 결정할 수 있습니다.y엑스xx와이yy 같은 다중 변이체 경우 및 . 어떤 회귀 모델을 사용해야하는지 어떻게 알 수 있습니까? 즉, 간단한 선형 모델 또는 2 …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

나는 몇 가지 변수를 가지고 있으며 그들 사이의 비선형 관계를 찾고 싶습니다. 그래서 스플라인이나 황토를 맞추고 멋진 음모를 인쇄하기로 결정했습니다 (아래 코드 참조). 그러나, 나는 또한 관계가 무작위의 문제 일 가능성이 어느 정도인지를 알려주는 통계를 원합니다. 예를 들어 선형 회귀와 같이 전체 p- 값이 필요합니다. 즉, 코드가 데이터에 곡선을 맞추기 …

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