Statistiche e Big Data multiple-regression

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ANOVA vs regressione lineare multipla? Perché l'ANOVA è così comunemente usato negli studi sperimentali?

ANOVA vs regressione lineare multipla? Comprendo che entrambi questi metodi sembrano utilizzare lo stesso modello statistico. Tuttavia, in quali circostanze dovrei usare quale metodo? Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di questi metodi rispetto? Perché l'ANOVA è così comunemente usato negli studi sperimentali e non trovo quasi mai uno …

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Interpretazione geometrica del coefficiente di correlazione multipla e coefficiente di determinazione

Sono interessato al significato geometrico della correlazione multipla e del coefficiente di determinazione nella regressione o in notazione vettoriale,RRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Qui la matrice di progettazione XX\mathbf{X} ha nnn righe e kkk colonne, di …

24 regression correlation multiple-regression r-squared geometry

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In quale ordine è necessario eseguire la diagnostica della regressione lineare?

Nell'analisi di regressione lineare, analizziamo valori anomali, studiamo la multicollinearità, testiamo l'eteroscedasticità. La domanda è: esiste un ordine per applicarli? Voglio dire, dobbiamo prima analizzare gli outlier e quindi esaminare la multicollinearità? O al contrario? C'è qualche regola empirica al riguardo?

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L'ordine delle variabili esplicative è importante per il calcolo dei coefficienti di regressione?

All'inizio pensavo che l'ordine non avesse importanza, ma poi ho letto del processo di ortogonalizzazione di gram-schmidt per il calcolo di coefficienti di regressione multipli, e ora sto ripensandoci. Secondo il processo gram-schmidt, più tardi una variabile esplicativa viene indicizzata tra le altre variabili, più piccolo è il suo vettore …

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Come calcolare l'intervallo di previsione per una regressione multipla OLS?

Qual è la notazione algebrica per calcolare l'intervallo di predizione per la regressione multipla? Sembra sciocco, ma ho difficoltà a trovare una chiara notazione algebrica di questo.

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Esempi di modelli di regressione avanzata

Sto cercando un case study di regressione lineare avanzato che illustri i passaggi necessari per modellare relazioni complesse e multiple non lineari utilizzando GLM o OLS. È sorprendentemente difficile trovare risorse che vadano oltre gli esempi scolastici di base: la maggior parte dei libri che ho letto non andrà oltre …

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Cosa significa "tutto il resto uguale" nella regressione multipla?

Quando facciamo regressioni multiple e diciamo che stiamo osservando la variazione media nella variabile per una variazione in una variabile , mantenendo costanti tutte le altre variabili, a quali valori manteniamo costanti le altre variabili? La loro media? Zero? Qualche valore?xyyyxXx Sono propenso a pensare che abbia valore; sto solo …

22 multiple-regression interpretation least-squares regression-coefficients controlling-for-a-variable

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Imputazione multipla e selezione del modello

L'imputazione multipla è abbastanza semplice quando si dispone di un modello lineare a priori che si desidera stimare. Tuttavia, le cose sembrano essere un po 'più complicate quando si vuole effettivamente fare una selezione del modello (ad esempio, trovare il set "migliore" di variabili predittive da un set più ampio …

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Importanza dei predittori nella regressione multipla: parziale rispetto a coefficienti standardizzati

Mi chiedo quale sia la relazione esatta tra parziale e coefficienti in un modello lineare e se dovrei usare solo uno o entrambi per illustrare l'importanza e l'influenza dei fattori.R2R2R^2 Per quanto ne so, con summaryottengo stime dei coefficienti e con anovala somma dei quadrati per ciascun fattore - la …

21 r regression multiple-regression regression-coefficients r-squared

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Come descrivere o visualizzare un modello di regressione lineare multipla

Sto cercando di adattare un modello di regressione lineare multipla ai miei dati con un paio di parametri di input, diciamo 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ CX3+ do= ( A B C )T( x1 X2 X3) + d(io)(Ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 …

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Ipotesi di regressione multipla: in che modo il presupposto della normalità è diverso dal presupposto della varianza costante?

Ho letto che queste sono le condizioni per l'utilizzo del modello di regressione multipla: i residui del modello sono quasi normali, la variabilità dei residui è quasi costante i residui sono indipendenti e ogni variabile è linearmente correlata al risultato. In che modo 1 e 2 sono diversi? Puoi vederne …

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La prova dei coefficienti di riduzione usando la regressione della cresta attraverso la "decomposizione spettrale"

Ho capito come la regressione della cresta restringe geometricamente i coefficienti verso zero. Inoltre so come dimostrarlo nello speciale "caso ortonormale", ma sono confuso su come funziona nel caso generale tramite "decomposizione spettrale".

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Trasmissione di un modello lineare multivariato come regressione multipla

Riformare un modello di regressione lineare multivariata come regressione lineare multipla è del tutto equivalente? Non mi riferisco semplicemente correre regressioni separate.ttt Ho letto questo in alcuni punti (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden) che un modello lineare multivariato può essere facilmente parametrizzato …

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Intuizione dello stimatore sandwich

Wikipedia e la vignetta del pacchetto sandwich R forniscono buone informazioni sulle ipotesi a supporto degli errori standard del coefficiente OLS e sullo sfondo matematico degli stimatori sandwich. Non sono ancora chiaro in che modo sia affrontato il problema dell'eteroscedasticità dei residui, probabilmente perché in primo luogo non capisco completamente …

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Cosa succede quando includo una variabile quadrata nella mia regressione?

con la mia regressione OLS: dove D è una variabile fittizia, le stime diventano diverse da zero con un valore p basso. Quindi eseguo un test di RESET Ramsey e scopro di avere un po 'di errori nell'equazione, quindi includo un quadrato x: y = β 0 + β 1 …

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