Statistiche e Big Data predictor

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Qual è la differenza tra stima e previsione?

Ad esempio, ho dati storici sulle perdite e sto calcolando quantili estremi (valore a rischio o probabile perdita massima). I risultati ottenuti sono per stimare la perdita o prevederli? Dove si può tracciare la linea? Sono confuso.

46 estimation predictor prediction-interval

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Le covariate non statisticamente significative dovrebbero essere "mantenute" durante la creazione di un modello?

Ho diverse covariate nel mio calcolo per un modello e non tutte sono statisticamente significative. Devo rimuovere quelli che non lo sono? Questa domanda discute il fenomeno, ma non risponde alla mia domanda: come interpretare l'effetto non significativo di una covariata in ANCOVA? Non c'è nulla nella risposta a quella …

39 regression statistical-significance ancova model predictor

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Quando e come utilizzare variabili esplicative standardizzate nella regressione lineare

Ho 2 semplici domande sulla regressione lineare: Quando si consiglia di standardizzare le variabili esplicative? Una volta effettuata la stima con valori standardizzati, come si può prevedere con nuovi valori (come si dovrebbero standardizzare i nuovi valori)? Alcuni riferimenti sarebbero utili.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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Coefficienti di regressione che capovolgono il segno dopo aver incluso altri predittori

Immaginare Si esegue una regressione lineare con quattro predittori numerici (IV1, ..., IV4) Quando è incluso solo IV1 come predittore, la beta standardizzata è +.20 Quando si include anche IV2 a IV4, il segno del coefficiente di regressione standardizzato di IV1 si ribalta -.25(ovvero diventa negativo). Ciò fa sorgere alcune …

31 regression predictor

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Nell'analisi di regressione, perché chiamiamo variabili indipendenti "indipendenti"?

Voglio dire che alcune di queste variabili sono fortemente correlate tra loro. Come / perché / in quale contesto li definiamo variabili indipendenti ?

30 regression terminology predictor

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Variabile indipendente = Variabile casuale?

Sono un po 'confuso se una variabile indipendente (chiamata anche predittore o caratteristica) in un modello statistico, ad esempio la nella regressione lineare , è una variabile casuale?XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression random-variable experiment-design predictor

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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?

La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

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Sono necessari buoni esempi di dati con la covariata interessata dai trattamenti

Ho esaminato molti set di dati R, pubblicazioni in DASL e altrove e non sto trovando molti esempi validi di set di dati interessanti che illustrano l'analisi della covarianza per i dati sperimentali. Esistono numerosi set di dati "giocattolo" con dati inventati nei libri di testo delle statistiche. Vorrei fare …

19 dataset ancova predictor

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Numero massimo di variabili indipendenti che possono essere immesse in un'equazione di regressione multipla

Qual è il limite al numero di variabili indipendenti che si possono inserire in un'equazione di regressione multipla? Ho 10 predittori che vorrei esaminare in termini di contributo relativo alla variabile di risultato. Dovrei usare una correzione bonferroni per adattarmi a più analisi?

19 regression predictor importance bonferroni

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In un modello di Poisson, qual è la differenza tra l'utilizzo del tempo come covariata o offset?

Di recente ho scoperto come modellare le esposizioni nel tempo usando il registro (ad es.) Del tempo come offset in una regressione di Poisson. Ho capito che l'offset corrisponde ad avere il tempo come covariata con coefficiente 1. Mi piacerebbe capire meglio la differenza tra l'uso del tempo come offset …

18 poisson-regression predictor offset

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Come gestire la variabile categoriale ordinale come variabile indipendente

Sto usando un modello logit. La mia variabile dipendente è binaria. Tuttavia ho una variabile indipendente che è categorica e contiene le risposte: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Quindi, è ordinale ("quantitativo categorico"). Non sono sicuro di come gestirlo nel modello. Sto usando gretl. [Nota da @ttnphns: …

18 regression logistic ordinal-data predictor

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Variabile dipendente continua con variabile indipendente ordinale

Data una variabile dipendente continua y e variabili indipendenti tra cui una variabile ordinale X 1 , come posso inserire un modello lineare in R? Ci sono documenti su questo tipo di modello?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

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Dobbiamo davvero includere "tutti i predittori rilevanti?"

Un presupposto di base dell'uso dei modelli di regressione per deduzione è che "tutti i predittori rilevanti" sono stati inclusi nell'equazione di predizione. La logica è che la mancata inclusione di un importante fattore del mondo reale porta a coefficienti distorti e quindi a inferenze imprecise (ovvero omissione di distorsioni …

15 regression assumptions bias predictor confounding

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Conversione di beta standardizzati in variabili originali

Mi rendo conto che questa è probabilmente una domanda molto semplice ma dopo la ricerca non riesco a trovare la risposta che sto cercando. Ho un problema in cui devo standardizzare le variabili eseguono la (regressione della cresta) per calcolare le stime della cresta delle beta. Ho quindi bisogno di …

14 regression standard-error standardization predictor centering

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Paragonare l'importanza di diversi insiemi di predittori

Stavo consigliando uno studente di ricerca con un problema particolare ed ero desideroso di ottenere il contributo di altri su questo sito. Contesto: Il ricercatore aveva tre tipi di variabili predittive. Ogni tipo conteneva un numero diverso di variabili predittive. Ogni predittore era una variabile continua: Sociale: S1, S2, S3, …

13 regression predictor importance

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