Statistiche e Big Data multiple-regression

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Quali sono i vantaggi della regressione lineare rispetto alla regressione quantile?

Il modello di regressione lineare fa una serie di ipotesi che la regressione quantile non soddisfa e, se le ipotesi di regressione lineare sono soddisfatte, la mia intuizione (e alcune esperienze molto limitate) è che la regressione mediana darebbe risultati quasi identici alla regressione lineare. Quindi, quali vantaggi ha la …

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È barare eliminare i valori anomali in base al diagramma a scatole di Errore assoluto medio per migliorare un modello di regressione

Ho un modello di previsione testato con quattro metodi, come puoi vedere nella figura del diagramma a scatole di seguito. L'attributo previsto dal modello è compreso nell'intervallo 0-8. È possibile notare che sono presenti un valore anomalo superiore e tre valori anomali inferiori indicati da tutti i metodi. Mi chiedo …

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Perché questa regressione NON fallisce a causa della perfetta multicollinearità, sebbene una variabile sia una combinazione lineare di altre?

Oggi stavo giocando con un piccolo set di dati e ho eseguito una semplice regressione OLS che mi aspettavo di fallire a causa della perfetta multicollinearità. Tuttavia, non lo fece. Ciò implica che la mia comprensione della multicollinearità è errata. La mia domanda è: dove sbaglio? Penso di poter dimostrare …

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Cosa significa spiegare la varianza?

In particolare, mi chiedo perché abbiamo questo concetto Multiple R (che posso capire come la correlazione tra punteggi osservati e previsti nella regressione multipla), e quindi un concetto separato R-quadrato che è solo il quadrato o R. Sono stato informato che R al quadrato è la variazione percentuale spiegata e …

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Il termine quadratico o di interazione è significativo in isolamento, ma nessuno dei due è insieme

Come parte di un compito, ho dovuto adattare un modello con due variabili predittive. Ho quindi dovuto tracciare una trama dei residui dei modelli rispetto a uno dei predittori inclusi e apportare modifiche basate su quello. La trama ha mostrato una tendenza curvilinea e quindi ho incluso un termine quadratico …

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Perché le stime del coefficiente di regressione rlm () sono diverse da lm () in R?

Sto usando rlm nel pacchetto R MASS per regredire un modello lineare multivariato. Funziona bene per un numero di campioni ma sto ottenendo coefficienti quasi nulli per un modello particolare: Call: rlm(formula = Y ~ X1 + X2 + X3 + X4, data = mymodel, maxit = 50, na.action = …

15 r multiple-regression robust

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VIF, indice di condizione e autovalori

Attualmente sto valutando la multicollinearità nei miei set di dati. Quali valori soglia di VIF e indice delle condizioni sotto / sopra suggeriscono un problema? VIF: Ho sentito che VIF è un problema.≥ 10≥10\geq 10 Dopo aver rimosso due variabili problematiche, VIF è per ogni variabile. Le variabili hanno bisogno …

15 multiple-regression linear-model multicollinearity vif

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Il modo migliore per presentare visivamente le relazioni da un modello lineare multiplo

Ho un modello lineare con circa 6 predittori e presenterò le stime, i valori F, i valori p, ecc. Tuttavia, mi chiedevo quale sarebbe stato il miglior diagramma visivo per rappresentare l'effetto individuale di un singolo predittore su la variabile di risposta? Dispersione? Trama condizionale? Trama degli effetti? eccetera? Come …

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Regressione lineare multipla per test di ipotesi

Conosco le regressioni lineari multiple per creare modelli di varie variabili. Tuttavia, ero curioso di sapere se i test di regressione sono mai stati usati per fare qualsiasi tipo di test di ipotesi di base. In tal caso, come sarebbero questi scenari / ipotesi?

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Se ripeto ogni osservazione campione in un modello di regressione lineare ed eseguo nuovamente la regressione, come sarebbe influenzato il risultato?

Supponiamo che io abbia N osservazioni, possibilmente più fattori e ripeto ogni osservazione due volte (o M volte) come sarebbe una regressione su questo nuovo set di dimensioni NM rispetto a una regressione solo sulle osservazioni originali?

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Qual è la differenza tra coefficienti di regressione e coefficienti di regressione parziale?

Ho letto nel Abdi (2003) che Quando le variabili indipendenti sono ortogonali a coppie, l'effetto di ciascuna di esse nella regressione viene valutato calcolando la pendenza della regressione tra questa variabile indipendente e la variabile dipendente. In questo caso (ovvero ortogonalità degli IV), i coefficienti di regressione parziale sono uguali …

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Stima

Ho un modello economico teorico che è il seguente, y=a+b1x1+b2x2+b3x3+uy=a+b1x1+b2x2+b3x3+u y = a + b_1x_1 + b_2x_2 + b_3x_3 + u Quindi la teoria dice che ci sono , e fattori per stimare .x1x1x_1x2x2x_2x3x3x_3yyy Ora ho i dati reali e devo stimare , , . Il problema è che il …

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Qual è una stima imparziale della R-square della popolazione?

Sono interessato a ottenere una stima imparziale di in una regressione lineare multipla.R2R2R^2 Riflettendomi, posso pensare a due diversi valori che una stima imparziale di potrebbe tentare di far corrispondere.R2R2R^2 Fuori dal campione :R2R2R^2 r-quadrato che si otterrebbe se l'equazione di regressione ottenuta dal campione ) sono stati applicati a …

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Selezione variabile bayesiana: funziona davvero?

Ho pensato di poter giocare con un po 'di selezione delle variabili bayesiane, seguendo un bel post sul blog e i relativi documenti. Ho scritto un programma in rjags (dove sono piuttosto un principiante ) e ho recuperato i dati sui prezzi per Exxon Mobil, insieme ad alcune cose che …

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Cosa si intende semplicemente per forma ridotta?

In econometria, cosa si intende per forma ridotta? Inoltre, cosa cercano le persone quando dicono "Vorrei vedere le stime dei moduli ridotti". Questo è stato gettato al lavoro e le spiegazioni individuali e le ricerche di Google sono eccessivamente tecniche. Sperando che qualcuno potesse dare un semplice esempio.

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