Domande taggate «regression-coefficients»

I parametri di un modello di regressione. Più comunemente, i valori per i quali le variabili indipendenti verranno moltiplicate per ottenere il valore previsto della variabile dipendente.

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Come interpretare i coefficienti in una regressione di Poisson?
Come posso interpretare i principali effetti (coefficienti per il fattore codificato fittizio) in una regressione di Poisson? Supponiamo il seguente esempio: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels …
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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Deriva la varianza del coefficiente di regressione nella regressione lineare semplice
Nella regressione lineare semplice, abbiamo y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u , dove u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . Ho derivato lo stimatore: β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , dovex¯x¯\bar{x} ey¯y¯\bar{y} sono i mezzi di campionamento dixxxedyyy. Ora voglio trovare …
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Come interpretare i coefficienti dall'adattamento di un modello polinomiale?
Sto cercando di creare un polinomio del secondo ordine adatto ad alcuni dati che ho. Diciamo che ho tracciato questo adattamento con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Ottengo: Quindi, un secondo ordine funziona abbastanza bene. Lo calcolo con R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) E ottengo: …
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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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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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C'è un modo per usare la matrice di covarianza per trovare coefficienti per la regressione multipla?
Per una semplice regressione lineare, il coefficiente di regressione è calcolabile direttamente dalla matrice varianza-covarianza , di dove è l'indice della variabile dipendente ed è l'indice della variabile esplicativa.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Se uno ha solo la matrice di covarianza, è possibile calcolare i coefficienti …
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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 …
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Come funziona il bootstrap in R?
Ho esaminato il pacchetto di avvio in R e mentre ho trovato una serie di buoni primer su come usarlo, devo ancora trovare qualcosa che descriva esattamente cosa sta succedendo "dietro le quinte". Ad esempio, in questo esempio , la guida mostra come utilizzare i coefficienti di regressione standard come …
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interpretazione delle stime della regressione logistica cloglog
Qualcuno potrebbe consigliarmi su come interpretare le stime da una regressione logistica utilizzando un collegamento cloglog? Ho inserito il seguente modello in lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Ad esempio, la stima del tempo è 0,015. È corretto dire che le probabilità di mortalità per …
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