«regression» 태그된 질문

하나 이상의 "종속"변수와 "독립"변수 간의 관계를 분석하는 기술.

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종 데이터 : 시계열, 반복 측정 또는 다른 것?
평범한 영어로 : 나는 다중 회귀 또는 ANOVA 모델을 가지고 있지만 각 개인에 대한 반응 변수는 시간의 곡선 함수입니다. 커브의 모양 또는 수직 오프셋의 중요한 차이를 담당하는 오른쪽 변수를 어떻게 알 수 있습니까? 이것은 시계열 문제, 반복 측정 문제 또는 다른 것입니까? 이러한 데이터를 분석하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 (가급적 …
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quantreg를 사용한 곡선 모양 식별에 대한 조언
내가 사용하고 quantreg의 데이터 세트 내 값의 99 번째 백분위 수를 사용하여 회귀 모델을 만들기 위해 패키지를. 필자가 요청한 이전의 stackoverflow 질문 에 대한 조언을 바탕으로 다음 코드 구조를 사용했습니다. mod <- rq(y ~ log(x), data=df, tau=.99) pDF <- data.frame(x = seq(1,10000, length=1000) ) pDF <- within(pDF, y <- predict(mod, …
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혼합 모델 (임의 효과로 대상)을 간단한 선형 모델 (고정 효과로 대상)과 비교
큰 데이터 세트에 대한 분석을 마무리하고 있습니다. 작업의 첫 번째 부분에 사용 된 선형 모델을 가져 와서 선형 혼합 모델 (LME)을 사용하여 다시 피팅하고 싶습니다. LME는 모델에 사용 된 변수 중 하나가 랜덤 효과로 사용된다는 점을 제외하면 매우 유사합니다. 이 데이터는 작은 주제 그룹 (~ 10)의 많은 관측치 (> 1000)에서 …
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Excel에서 특정 X에 대한 값을 얻으려면 추세선 수식을 사용하십시오.
차트의 추세선 수식을 Excel의 지정된 X 값에 쉽게 적용 할 수 있습니까? 예를 들어, 주어진 X = $ 2,006.00에 대해 Y 값을 얻고 싶습니다. 이미 수식을 가져 와서 다시 입력했습니다. =-0.000000000008*X^3 - 0.00000001*X^2 + 0.0003*X - 0.0029 더 많은 데이터를 추가하여 추세선을 지속적으로 조정하고 있으며 매번 수식을 다시 입력하고 싶지 …
10 regression  excel 
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R의 복잡한 회귀 그림
시각적 데이터 분석을 위해 복잡한 그래픽을 그려야합니다. 2 개의 변수와 많은 수의 사례가 있습니다 (> 1000). 예를 들어 (분산을 덜 "정상"으로 만들려면 숫자는 100입니다) : x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) 우연의 상대 빈도에 해당하는 포인트 크기로 원시 데이터를 플롯해야하므로 plot(x,y)옵션이 아닙니다. 포인트 크기가 필요합니다. 이를 …
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구간 별 회귀선 플로팅
lines각 세그먼트를 개별적으로 플롯 하는 데 사용 하거나을 사용 하는 것 이외의 조각 모델의 회귀선을 플로팅하는 방법이 geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)있습니까? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = model) Warning message: In abline(reg = model) : only …
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가짜 시계열 회귀에 대한 학습 자료
"의심스러운 회귀"(시계열의 맥락에서)와 단위근 테스트와 같은 관련 용어는 제가 많이 들어 봤지만 이해하지 못했습니다. 왜, 언제, 직관적으로 발생합니까? (나는 당신의 두 시계열이 공적분 될 때라고 믿습니다. 즉, 두 사람의 일부 선형 조합은 고정적이지만 왜 공적분이 스퓨리어스로 이어지는 지 알 수 없습니다.) 그것을 피하기 위해 어떻게해야합니까? 나는 공동 통합 / 단위 …
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R에서 "glmnet"이 인터셉트에 적합합니까?
를 사용하여 R에 선형 모델을 피팅하고 glmnet있습니다. 원래 (비정규 화 된) 모델은를 사용하여 피팅되었으며 lm상수 항이 없었습니다 (예 : 형식 lm(y~0+x1+x2,data)). glmnet예측 행렬과 반응 벡터를 취합니다. 나는 glmnet문서를 읽었 으며 상수 용어에 대한 언급을 찾을 수 없습니다. 그렇다면 glmnet원점을 통해 선형 맞춤 을 요구하는 방법이 있습니까?
10 r  regression  lasso 
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GLS와 SUR의 차이점
GLS (Generalized Least Squares)에 대한 내용을 읽었으며 기본 계량 경제적 배경과 연결하려고했습니다. 저는 대학원생에서 GLS와 다소 유사한 SUR (Seemingly Unrelated Regression)을 사용합니다. 내가 우연히 만난 한 논문은 SUR을 GLS의 "특별한 사례"라고 언급하기도했다. 그러나 나는 여전히 유사점과 차이점에 대해 내 두뇌를 감쌀 수 없습니다. 그래서 질문 : GLS와 SUR의 유사점과 차이점은 …
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잔차에 대한 어떤 유형의 후 적합 분석을 사용합니까?
OLS 다중 선형 회귀 분석을 수행 할 때 적합치에 대한 잔차를 표시하는 대신 적합치에 대해 (내부) 스튜던트 화 잔차를 표시합니다 (공변량의 경우). 이러한 잔차는 다음과 같이 정의됩니다. 이자형※나는= 전자나는에스2( 1 - H나는 내가)−−−−−−−−−√이자형나는※=이자형나는에스2(1−h나는나는)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} 여기서 잔류하고있다 시간을 난 난 모자 행렬의 대각 요소이다. R에서 이러한 학생 …
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선형 회귀 분석에서 왜 상호 작용 항에만 관심이있을 때 2 차 항을 포함해야합니까?
에 대한 선형 회귀 모델에 관심이 있다고 가정 합니다. 두 공변량 간의 상호 작용이 Y에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다.와이나는=β0+β1엑스1+β2엑스2+β삼엑스1엑스2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 교수 과정 노트 (내가 연락하지 않은 사람)에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 즉, 가 회귀에 포함되어야합니다.와이나는=β0+β1엑스1+β2엑스2+β삼엑스1엑스2+β4엑스21+β5엑스22Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2+β4x12+β5x22Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 …
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회귀 오류에 대한 가정을 검정하기 위해 잔차를 사용하는 이유는 무엇입니까?
모델이 있다고 가정합니다 .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i 회귀 분석은 오차 가 평균 0과 일정한 분산으로 정규 분포되어야 한다는 것과 같은 많은 가정을 가지고 있습니다. 정규 QQ 플롯을 사용하여 잔차 정규성을 테스트 하고 잔차 대 적합 플롯을 사용하여 이러한 가정 을 확인하여 …
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로지스틱 회귀 문제에 대한 decision_function, predict_proba 및 예측 함수의 차이점은 무엇입니까?
나는 sklearn 문서를 살펴 보았지만 로지스틱 회귀의 맥락에서 이러한 기능의 목적을 이해할 수 없습니다. 들어 decision_function그것이라고 그 초평면과 테스트 인스턴스 사이의 거리. 이 특정 정보는 어떻게 유용합니까? 방법이 어떤 관련이 있습니까 predict및 predict-proba방법?
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