Domande taggate «multiple-regression»

Regressione che include due o più variabili indipendenti non costanti.

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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 


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Come eseguire analisi residue per predittori binari / dicotomici indipendenti nella regressione lineare?
Sto eseguendo la regressione lineare multipla di seguito in R per prevedere i rendimenti sui fondi gestiti. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Qui solo GRI e MBA sono predittori binari / dicotomici; i predittori rimanenti sono continui. Sto usando questo codice per generare grafici residui per le variabili binarie. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) …





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L'indipendenza media condizionale implica imparzialità e coerenza dello stimatore OLS
Considera il seguente modello di regressione multipla:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Qui YYY è un vettore di colonna n×1n×1n\times 1 ; Matrice XXX a n×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1) ; ββ\beta a (k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1 colonna vettore; ZZZ a n×ln×ln\times l matrice; δδ\delta a l×1l×1l\times 1 colonna vettore; e UUU , il termine di errore, un vettore di …


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Come ottenere la tabella ANOVA con robusti errori standard?
Sto eseguendo una regressione OLS in pool usando il pacchetto plm in R. Tuttavia, la mia domanda è più sulle statistiche di base, quindi provo a postarla qui prima;) Poiché i risultati della mia regressione producono residui eteroschedastici, vorrei provare a utilizzare errori standard robusti per l'eteroschedasticità. Come risultato coeftest(mod, …



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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 


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Esiste una generalizzazione della traccia di Pillai e della traccia di Hotelling-Lawley?
Nella cornice della regressione multipla multivariata (regressore vettoriale e regressore), i quattro test principali per l'ipotesi generale (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley e Roy's Largest Root) dipendono tutti dagli autovalori della matrice , dove ed sono le matrici di variazione "spiegate" e "totali".HE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE Avevo notato che le statistiche di Pillai …

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