«regression» 태그된 질문

몇 년 전 나는 데이터와 변형을 이용한 실험을 통해이 정체성을 발견했다. 통계 교수에게 설명을 한 후 그는 다음 수업에 벡터와 행렬 표기법을 사용하여 한 페이지짜리 증거를 제시했습니다. 불행히도 나는 그가 준 논문을 잃어 버렸다. (이것은 2007 년에 돌아 왔습니다) 누구나 증거를 재구성 할 수 있습니까? 허락하다 (엑스나는,와이나는)(엑스나는,와이나는)(x_i,y_i)원래 데이터 포인트가 되십시오. …

9 regression  r-squared 

최소 제곱 법에서는 모형에서 알 수없는 매개 변수를 추정하려고합니다. 와이제이= α + β엑스제이+ε제이( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) 일단 우리가 (일부 관찰 된 값들에 대해), 우리는 적합 회귀선을 얻습니다 : 와이제이=α^+β^x +이자형제이( J = 1 , . . . N …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

선형 모형을 고려하십시오 yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i 평범한 최소 제곱을 사용하여 기울기와 및 를 추정합니다 . 수학 통계에 대한 이 참조 는 및 가 독립성을 가짐을 이론적으로 증명합니다.α^α^\hat{\alpha}β^β^\hat{\beta}α^α^\hat{\alpha}β^β^\hat{\beta} 왜 그런지 잘 모르겠습니다. 이후 α^=y¯−β^x¯α^=y¯−β^x¯\hat{\alpha}=\bar{y}-\hat{\beta} \bar{x} 이것은 와 가 서로 관련되어 있지 않습니까? 아마 여기에 분명한 것이 빠져있을 …

9 regression 

4-5 개의 설명 변수를 사용하여 회귀 분석을 실행하려고하지만 15 개의 관측치 만 있습니다. 이러한 변수가 정규 분포를 따른다고 가정 할 수없는 경우 비모수 적이거나 다른 유효한 회귀 방법이 있습니까?

9 regression  small-sample 

분류 및 회귀에 대한 지식이 있지만 생존 분석을 처음 접하는 사람입니다. 회귀 분석을 위해 MSE 및 R 제곱 통계가 있습니다. 그러나 생존 모델 A가 어떤 종류의 그래픽 플롯 (KM 곡선) 외에 생존 모델 B보다 우수하다고 말할 수 있습니까? 가능한 경우 차이점을 예를 들어 설명하십시오 (예 : R의 rpart 패키지). 한 …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

독립 변수 (x)에 일정한 측정 오류가 있고 종속 변수 (y)에 신호 종속 오류가있는 데이터에 가장 적합한 선형 회귀 알고리즘을 찾고 있습니다. 위의 이미지는 내 질문을 보여줍니다.

9 regression  linear-model  measurement-error  measurement 

I는 용어 포함 할 및 사각형 I가 낮은 값으로 가정하므로 회귀로 (예측 변수)를 종속 변수에 대한 긍정적 인 효과가 높은 값이 음의 영향을 미친다. 보다 높은 값의 영향을 포착한다. 따라서 의 계수는 양수이고 의 계수는 음수가 될 것으로 기대합니다. 외에도 다른 예측 변수도 포함합니다.엑스xx엑스2x2x^2엑스xx엑스2x2x^2엑스xx엑스2x2x^2엑스xx 다중 게시물 선형성을 피하기 위해이 경우 …

9 regression  multiple-regression  polynomial  centering 

하면 (즉, 선형 회귀 모델에서 유래) 경우 잔차 은 서로 관련이 있으며 독립적이지 않습니다. 그러나 회귀 진단을 수행하고 가정을 테스트하려는 경우 모든 교과서는 Q–Q 플롯과 잔차 에 대한 통계 테스트를 사용하도록 제안합니다 시험 설계되었는지 여부 일부 .Y=AX+εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYYε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)ε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)\varepsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2 I) \hspace{1em} \Rightarrow \hspace{1em} \hat{e} = …

9 regression  residuals  non-independent 

시변 계수, 즉 일반적인 선형 회귀에 대한 확장으로 DLM을 맞추고 싶습니다. yt=θ1+θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 입니다. 1950 ~ 2011 년에 각각 예측 변수 ( )와 반응 변수 ( ), 해양 및 내륙 연간 어획량이 있습니다. DLM 회귀 모델을 따르고 싶습니다.x2x2x_2ytyty_t yt=θt,1+θt,2xtyt=θt,1+θt,2xty_t = \theta_{t,1} + \theta_{t,2}x_t 시스템 진화 방정식은 θt=Gtθt−1θt=Gtθt−1\theta_t …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

시간이 지남에 따라 점점 더 자세한 예측 변수를 얻은 곳에서 변수를 가장 잘 모델링하는 방법을 이해하려고합니다. 예를 들어, 채무 불이행 대출에 대한 복구율 모델링을 고려하십시오. 20 년의 데이터가있는 데이터 세트가 있다고 가정하고, 그 첫 15 년 동안 대출이 담보인지 여부 만 알지만 그 담보의 특성에 대해서는 전혀 알지 못합니다. 그러나 …

9 regression  missing-data 

내 동료가 나에게이 문제를 보냈고 분명히 인터넷에서 라운드를 진행했다. If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? 답은 200 인 것 같습니다. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 R에서 선형 회귀를 할 때 : data <- …

9 r  regression  lm 

하면 구형 제한을 부과 최소 제곱 문제 값에 같이 쓸 수있다 과대 결정된 시스템. \ | \ cdot \ | _2 는 벡터의 유클리드 표준입니다.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - X\beta \|^2_2 \\ \operatorname{s.t.}\ \ \|\beta\|^2_2 \le \delta^2 \end{array} \end{equation}∥⋅∥2‖⋅‖2\|\cdot\|_2 \ beta에 …

9 regression  least-squares  regularization  ridge-regression  underdetermined 

다음을 사용하여 차이 회귀 모델의 차이에 맞는 설정 Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} 여기서 T는 관찰이 처리 그룹에서 온 경우 1과 동일한 더미이고 d는 처리가 발생한 후의 시간에서 1과 동일한 더미입니다. 1) 각 그룹과 시간에서 무작위 샘플 (즉, 4 무작위 샘플) 또는 2) 두 기간 …

9 regression  econometrics  difference-in-difference 

통계에 익숙하지 않으며 분산과 선형 회귀의 차이점을 이해하려고합니다. 나는 이것을 탐구하기 위해 R을 사용하고 있습니다. 나는 왜 분산과 회귀가 다르지만 여전히 똑같고 어떻게 시각화 될 수 있는지에 대한 다양한 기사를 읽었습니다. ANOVA는 그룹 내 분산과 그룹 간 분산을 비교하여 테스트 된 그룹간에 차이가 있는지 여부를 확인합니다. ( https://controls.engin.umich.edu/wiki/index.php/Factor_analysis_and_ANOVA ) 선형 …

9 r  regression  anova 

로지스틱 회귀 모델 (탄성 그물 정규화가있는 R의 glmnet을 통해 적합)이 있으며 참 긍정과 거짓 긍정의 차이를 최대화하고 싶습니다. 이를 위해 다음 절차를 염두에 두었습니다. 표준 로지스틱 회귀 모형 적합 예측 임계 값을 0.5로 사용하여 모든 긍정적 예측 예측 긍정적으로 예측 된 관측 값에는 가중치 1을 할당하고 다른 모든 측정 값에는 …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet