«regression» 태그된 질문

다음 선형 관계를 가정하십시오. Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i, 어디 YiYiY_i 종속 변수 XiXiX_i 단일 독립 변수 uiuiu_i 에러 항. Stock & Watson (Ecoduction to Econometrics; Chapter 4 )에 따르면, 세 번째로 작은 제곱 가정 은 네 번째 순간이XiXiX_i 과 uiuiu_i 0이 아니고 유한하다 (0<E(X4i)<∞ and 0<E(u4i)<∞)(0<E(Xi4)<∞ …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

선형 회귀 분석의 가정 중 하나는 오차 항에 일정한 분산이 있어야하며 모형과 관련된 신뢰 구간 및 가설 검정이이 가정에 의존한다는 것입니다. 오차항에 일정 분산이없는 경우 정확히 어떻게됩니까?

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

형식의 선형 회귀 분석을 실행한다고 가정 해 보겠습니다 .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon 경우 긍정적이며,이 사이에 양의 상관 관계를 의미하지는 않습니다 와 B를 ? (반대로 \ beta_3 이 음수 이면 음의 상관 관계 입니까?)β3β3\beta_3AAABBBβ3β3\beta_3

9 regression  interaction 

종속적이고 독립적 인 변수가있는 데이터 세트가 있습니다. 둘 다 시계열이 아닙니다. 120 개의 관측치가 있습니다. 상관 계수는 0.43입니다 이 계산 후, 12 개의 관측치마다 평균을 갖는 두 변수에 대한 열을 추가하여 108 개의 관측치 (쌍)를 갖는 2 개의 새로운 열을 생성했습니다. 이 열의 상관 계수는 0.77입니다. 이런 식으로 상관 관계가 …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

단위 디스크에 대한 복잡한 회귀 문제를 해결해야합니다. 원래의 질문 은 흥미로운 의견을 불러 일으켰지 만 불행히도 대답은 없습니다. 그 동안이 문제에 대해 더 많은 것을 배웠으므로 원래 문제를 하위 문제로 나누고 이번에는 더 나은 운이 있는지 알아볼 것입니다. 장치 디스크 내부의 좁은 고리에 40 개의 온도 센서가 정기적으로 배치되어 있습니다. …

9 regression  spatial  circular-statistics 

XGBoost에서 선형 목적 함수 및 선형 부스트를 구현하는 방법을 알고 있습니다. 내 구체적인 질문은 알고리즘이 잔차 (또는 음의 구배)에 적합 할 때 각 단계에서 하나의 특징 (예 : 일 변량 모델) 또는 모든 특징 (다변량 모델)을 사용합니까? XGBoost의 선형 부스트에 대한 문서를 참조하십시오. 편집 : 'booster'매개 변수를 'gblinear'로 설정하여 XGBoost에서 …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

여러 결과를 예측하기 위해 다중 회귀를 적용한 기사의 결과를 해석하려고합니다. 그러나 의 (표준화 B 계수로 정의 여기서, 종속 인 변수 및 은 예측 변수 임)보고 된 와 일치하지 않는 것으로보고되었습니다 .ββ\betaβ엑스1=비엑스1⋅S D엑스1S D와이βx1=Bx1⋅SDx1SDy\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y}와이yy엑스1x1x_1아르 자형2R2R^2 불구 '는 S의 -0.83, -0.29이 -0.16이 -0.43, 0.25 및 -0.29는보고 만 0.20이다.ββ\beta아르 …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

선형 회귀의 표준 오차는 일반적으로 반응 변수에 대해 주어지기 때문에 다른 방향으로 신뢰 구간을 얻는 방법이 궁금합니다 (예 : x 절편). 나는 그것이 무엇인지 시각화 할 수는 있지만 이것을 수행하는 간단한 방법이 있어야한다고 확신합니다. 아래는 이것을 시각화하는 방법에 대한 R의 예입니다. set.seed(1) x <- 1:10 a <- 20 b <- …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

아무도 왜 매트릭스 연산으로 R가중치가 가장 작은 제곱 과 수동 솔루션 에서 다른 결과를 얻고 있는지 말해 줄 수 있습니까? 특히 수동으로 해결하려고합니다. W A x = W bWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf b, 어디 여W\mathbf W 가중치의 대각선 행렬입니다. ㅏA\mathbf A 데이터 매트릭스입니다. 비b\mathbf b 반응 벡터입니다. …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

내 친구가 최근에 보통 최소 제곱에 대해 그렇게 평범한 것을 물었습니다. 우리는 토론의 어느 곳에도 가지 않는 것 같았습니다. 우리는 OLS가 선형 모델의 특별한 경우이고 많은 용도가 있고 잘 알고 있으며 다른 많은 모델의 특별한 경우라는 것에 동의했습니다. 그러나 이것이 전부입니까? 따라서 알고 싶습니다 : 이름은 어디에서 유래 한 것입니까? …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

R에서 최근 관측치에 더 많은 가중치를 할당하려면 어떻게해야합니까? 나는 이것을 일반적으로 묻는 질문이나 욕망으로 생각하지만 이것을 구현하는 방법을 정확히 알아내는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 이것을 많이 찾으려고 노력했지만 좋은 실제 예를 찾을 수는 없다. 내 예에서는 시간이 지남에 따라 큰 데이터 세트가 있습니다. 최신 데이터 행에 일종의 지수 가중치를 …

9 r  time-series  regression  random-forest 

ARMA-GARCH와 같은 시계열 모델에서는 적절한 지연 또는 모델 순서를 선택하기 위해 AIC, BIC, SIC 등과 같은 다른 정보 기준이 사용됩니다. 내 질문은 매우 간단합니다. 왜 우리는 조정 된 R2R2R^2 를 사용 하여 적절한 모델을 선택하지 않습니까? 조정 된 R ^ 2 값을 높이는 모델을 선택할 수 있습니다 R2R2R^2. 조정 된 …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

일부 데이터에서 R을 사용하고 내 데이터가 이분법 인지 여부를 확인하려고 시도하면서 Breusch-Pagan 테스트, bptest (package lmtest) 및 ncvTest (package car)의 두 가지 구현이 발견되었습니다 . 그러나 결과가 다릅니다. 둘의 차이점은 무엇입니까? 언제 하나를 사용해야합니까? > model <- lm(y ~ x) > bp <- bptest(model) > bp studentized Breusch-Pagan test data: …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

우리는 데이터 매트릭스 있다고 가정 이며, -by- 및 라벨 벡터 이고, 에 의하여 - 온한다. 여기에서 행렬의 각 행은 관측치이며 각 열은 차원 / 변수에 해당합니다. ( 가정 )엑스X\mathbf{X}엔nn피pp와이YY엔nnn > pn>pn>p 그런 다음 무엇을 data space, variable space, observation space, model space의미? 변수 벡터에 의해 스팬되어 있으므로 변수 공간이라고하는 순위 …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot 

로지스틱 모델에 대해 본 AIC의 일반적인 값은 수천, 적어도 수백입니다. 예를 들어 http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ 에서 AIC는 727.39입니다. AIC는 모델을 비교하기 위해서만 사용해야한다고 항상 말하지만 특정 AIC 값의 의미를 이해하고 싶었습니다. 공식에 따라 I씨= − 2 로그( L ) + (2) KAIC=−2log⁡(L)+2KAIC= -2 \log(L)+ 2K L = MLE 추정기의 최대 우도에서 K는 …

9 regression  model-selection  aic  accuracy