Statistiche e Big Data multiple-regression

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Presumo una configurazione generale di regressione, ovvero una funzione continua hθ:X→Rnhθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb R^n viene scelta da una famiglia {hθ}θ{hθ}θ\{h_\theta\}_\theta per adattarsi ai dati dati (xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(xi,yi)∈X×Rn,i=1,…,k(x_i,y_i)\in X\times \mathbb R^n, i=1,\ldots, k ( XXX può essere qualsiasi spazio come cubo [0,1]m[0,1]m[0,1]^m in effetti qualsiasi spazio topologico ragionevole) secondo alcuni criteri naturali. Esistono …

9 regression machine-learning multiple-regression

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Perché l'eliminazione all'indietro è giustificata quando si effettua la regressione multipla?

Non si traduce in un eccesso di adattamento? I miei risultati sarebbero più affidabili se aggiungessi una procedura jack-knife o bootstrap come parte dell'analisi?

9 multiple-regression bootstrap reliability overfitting jackknife

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Come includere

Voglio includere il termine xxx e il suo quadrato x2x2x^2 (variabili predittive) in una regressione perché presumo che valori bassi di xxx abbiano un effetto positivo sulla variabile dipendente e valori alti abbiano un effetto negativo. La x2x2x^2 dovrebbe catturare l'effetto dei valori più alti. Mi aspetto quindi che il …

9 regression multiple-regression polynomial centering

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Utilizzo della regressione logistica per una variabile dipendente continua

Di recente ho ricevuto una revisione per il mio documento di ricerca e quanto segue è il commento del recensore sul mio documento: i risultati ottenuti da un modello non sono abbastanza convincenti, in particolare la regressione lineare di solito presenta carenze nella gestione dei valori anomali. Suggerisco anche agli …

9 regression logistic multiple-regression

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Aiutami ad adattare questa regressione multipla non lineare che ha sfidato tutti gli sforzi precedenti

EDIT: Da quando ho pubblicato questo post, ho seguito un post aggiuntivo qui . Sintesi del testo seguente: sto lavorando a un modello e ho provato la regressione lineare, le trasformazioni di Box Cox e GAM ma non ho fatto molti progressi Utilizzando R, sto attualmente lavorando su un modello …

9 r multiple-regression data-transformation nonlinear-regression gam

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Confusione legata alla normalizzazione dei dati

Sto cercando di imparare un modello di regressione lineare. Tuttavia, ho qualche confusione legata alla normalizzazione dei dati. Ho normalizzato le caratteristiche / i predittori a zero varianza media e unità. Devo fare lo stesso per l'obiettivo. Se sì, perché?

9 regression multiple-regression normalization

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Problemi di calcolo, interpretazione dei regsubset e domande generali sulla procedura di selezione dei modelli

Voglio selezionare i modelli usando regsubsets(). Ho un dataframe chiamato olympiadaten (dati caricati: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Per prima cosa allego questo frame di dati e poi inizio ad analizzare, il mio codice è: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + …

9 r multiple-regression model-selection

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Quando utilizzare la regressione non parametrica?

Sto utilizzando PROC GLM in SAS per adattare un'equazione di regressione del seguente modulo Y= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Il diagramma QQ dei risultati risultanti indica una deviazione dalla normalità. Qualsiasi trasformazione di non è utile per rendere …

9 regression multiple-regression nonparametric residuals sas

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Alcuni dei miei predittori sono su scale molto diverse: devo trasformarli prima di adattare un modello di regressione lineare?

Vorrei eseguire la regressione lineare su un set di dati multidimensionale. Esistono differenze tra le diverse dimensioni in termini di grandezza dell'ordine. Ad esempio, la dimensione 1 ha generalmente un intervallo di valori di [0, 1] e la dimensione 2 ha un intervallo di valori di [0, 1000]. Devo effettuare …

9 regression multiple-regression linear-model

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Modellare una tendenza spaziale mediante regressione con le coordinate come predittori

Ho intenzione di includere le coordinate come covariate nell'equazione di regressione al fine di adattarmi all'andamento spaziale che esiste nei dati. Successivamente, voglio testare i residui sull'autocorrelazione spaziale in variazioni casuali. Ho diverse domande: Dovrei eseguire una regressione lineare in cui solo le variabili indipendenti sono coordinate e e quindi …

9 regression multiple-regression spatial autocorrelation

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Regressione multipla con variabile predittore mancante

Supponiamo che ci venga fornito un insieme di dati del modulo e . Ci viene assegnato il compito di prevedere base ai valori di . Stimiamo due regressioni in cui: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y x y( y, …

9 regression multiple-regression missing-data multicollinearity multiple-imputation

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Algoritmi standard per la regressione lineare gerarchica?

Esistono algoritmi standard (anziché programmi) per eseguire la regressione lineare gerarchica? Le persone di solito fanno semplicemente MCMC o ci sono algoritmi più specializzati, forse parzialmente chiusi?

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Riduzione del numero di variabili in una regressione multipla

Ho un ampio set di dati costituito dai valori di diverse centinaia di variabili finanziarie che potrebbero essere utilizzate in una regressione multipla per prevedere il comportamento di un fondo indicizzato nel tempo. Vorrei ridurre il numero di variabili a dieci o giù di lì, pur mantenendo il maggior potere …

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Puoi aggiungere termini polinomiali alla regressione lineare multipla?

Sono un po 'confuso su quando dovresti o non dovresti aggiungere termini polinomiali a un modello di regressione lineare multipla. So che i polinomi sono usati per catturare la curvatura nei dati, ma sembra sempre avere la forma di: y=X1+X2+X21+X22+X1X2+ cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 + x_1^2 + x_2^2 + …

8 regression multiple-regression polynomial

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Nella regressione multipla, perché le interazioni sono modellate come prodotti, e non qualcos'altro, dei predittori?

Considera la regressione lineare multipla. Questa domanda potrebbe essere ingannevolmente semplice, ma sto cercando di capire intuitivamente perché, per esempio se ho predittori X1 e X2, allora le interazioni tra questi predittori possono essere adeguatamente catturate da X1 * X2. So che i termini di interazione sono modellati come prodotti, …

8 multiple-regression feature-selection interaction

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