Statistiche e Big Data multiple-regression

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Quando si dovrebbe usare la regressione multipla con codifica fittizia rispetto a ANCOVA?

Di recente ho analizzato un esperimento che ha manipolato 2 variabili categoriche e una variabile continua usando ANCOVA. Tuttavia, un revisore ha suggerito che la regressione multipla con la variabile categoriale codificata come variabili fittizie è un test più appropriato per esperimenti con variabili sia categoriche sia continue. Quando è …

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Effettuiamo davvero analisi di regressione multivariata con coefficienti * milioni * / variabili indipendenti?

Sto dedicando un po 'di tempo all'apprendimento automatico (mi dispiace per la ricorsione :) e non potrei fare a meno di essere incuriosito dalla regola empirica della scelta di Discendente pendenza rispetto alla risoluzione diretta dell'equazione per i coefficienti di regressione computazionale, nel caso della regressione lineare multivariata. Regola empirica: …

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Interpretazione dei beta quando ci sono più variabili categoriche

Comprendo il concetto che è la media per quando la variabile categoriale è uguale a 0 (o è il gruppo di riferimento), dando l'interpretazione finale che il coefficiente di regressione è la differenza nella media delle due categorie. Anche con> 2 categorie suppongo che ogni spieghi la differenza tra la …

18 multiple-regression categorical-data interpretation regression-coefficients contrast

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Come gestire l'alta correlazione tra predittori nella regressione multipla?

Ho trovato un riferimento in un articolo che recita come: Secondo Tabachnick & Fidell (1996) le variabili indipendenti con una correlazione bivariata superiore a .70 non dovrebbero essere incluse nell'analisi di regressione multipla. Problema: ho usato in un progetto di regressione multipla 3 variabili correlate> .80, VIF a circa .2 …

18 correlation multiple-regression multicollinearity partial-correlation

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Qual è il modo corretto di verificare differenze significative tra i coefficienti?

Spero che qualcuno possa aiutarmi a risolvere un punto di confusione per me. Supponiamo di voler verificare se 2 serie di coefficienti di regressione sono significativamente diverse l'una dall'altra, con la seguente impostazione: yio=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , con 5 variabili indipendenti. 2 gruppi, con dimensioni …

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Se voglio un modello interpretabile, ci sono metodi diversi dalla regressione lineare?

Ho incontrato alcuni statistici che non usano mai modelli diversi dalla regressione lineare per la previsione perché ritengono che "modelli ML" come la foresta casuale o il potenziamento del gradiente siano difficili da spiegare o "non interpretabili". In una regressione lineare, dato che l'insieme di ipotesi è verificato (normalità degli …

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Come è possibile ottenere un buon modello di regressione lineare quando non esiste una correlazione sostanziale tra output e predittori?

Ho addestrato un modello di regressione lineare, usando una serie di variabili / caratteristiche. E il modello ha una buona prestazione. Tuttavia, mi sono reso conto che non esiste una variabile con una buona correlazione con la variabile prevista. Come è possibile?

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Differenza tra analisi di regressione e adattamento della curva

Qualcuno può spiegarmi la reale differenza (s) tra analisi di regressione e adattamento della curva (lineare e non lineare), con un esempio se possibile? Sembra che entrambi provino a trovare una relazione tra due variabili (dipendente vs indipendente) e quindi determinino il parametro (o coefficiente) associato ai modelli proposti. Ad …

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Cosa spiega un diagramma variabile aggiunto (diagramma di regressione parziale) in una regressione multipla?

Ho un modello di set di dati di film e ho usato la regressione: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Che ha dato l'output: Ora ho provato a lavorare qualcosa …

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Come fare un modello lineare generalizzato con più variabili dipendenti in R?

Ho sei variabili dipendenti (contare i dati) e diverse variabili indipendenti, vedo che in un MMR lo script va così: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Ma, poiché i miei dati sono conteggi, voglio usare un modello lineare generalizzato e ho provato questo: my.model <- …

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Come scegliere tra ANOVA e ANCOVA in un esperimento progettato?

Sto conducendo un esperimento che ha il seguente: DV: consumo della fetta (continuo o potrebbe essere categorico) IV: messaggio sano, messaggio malsano, nessun messaggio (controllo) (3 gruppi in cui le persone sono assegnate in modo casuale - categorico) Questo è un messaggio manipolato sulla salubrità della fetta. I seguenti IV …

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Nella regressione lineare multipla, perché un diagramma dei punti previsti non giace in linea retta?

Sto usando la regressione lineare multipla per descrivere le relazioni tra Y e X1, X2. Dalla teoria ho capito che la regressione multipla assume relazioni lineari tra Y e ciascuno di X (Y e X1, Y e X2). Non sto usando alcuna trasformazione di X. Quindi, ho ottenuto il modello …

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Qual è il metodo "parziale" nei minimi quadrati parziali?

Nella regressione parziale dei minimi quadrati (PLSR) o della modellazione di equazioni strutturali dei minimi quadrati parziali (PLS-SEM), a cosa si riferisce il termine "parziale"?

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Come dividere l'R-quadrato tra le variabili predittive nella regressione multipla?

Ho appena letto un articolo in cui gli autori hanno effettuato una regressione multipla con due predittori. Il valore complessivo del r-quadrato era 0,65. Hanno fornito un tavolo che ha diviso il quadratino tra i due predittori. Il tavolo sembrava così: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, …

16 r multiple-regression r-squared importance variance-decomposition

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L'aggiunta di più variabili in una regressione multivariabile modifica i coefficienti delle variabili esistenti?

Supponiamo di avere una regressione multivariabile (diverse variabili indipendenti) che consiste di 3 variabili. Ognuna di quelle variabili ha un dato coefficiente. Se decido di introdurre una quarta variabile e rieseguire la regressione, i coefficienti delle 3 variabili originali cambieranno? Più in generale: in una regressione multivariabile (più variabili indipendenti), …

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