Statistiche e Big Data regression

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Ottenere valori p per "multinom" in R (pacchetto nnet)

Come ottengo i valori p usando la multinomfunzione del nnetpacchetto in R? Ho un set di dati che consiste di "punteggi patologici" (assente, lieve, grave) come variabile di risultato e due effetti principali: età (due fattori: venti / trenta giorni) e gruppo di trattamento (quattro fattori: infetti senza ATB; infetti …

19 r regression p-value multinomial

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Interpretazione del modello ARIMA

Ho una domanda sui modelli ARIMA. Diciamo che ho una serie temporale che vorrei prevedere e un modello sembra un buon modo per condurre l'esercizio di previsione. Ora la ritardo implica che la mia serie oggi è influenzata da eventi precedenti. Questo ha senso. Ma qual è l'interpretazione degli errori? …

19 regression time-series interpretation

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Analisi di mediazione multipla in R

Mi chiedo se qualcuno conosce un modo per eseguire un modello di mediazione multipla in R. So che il pacchetto di mediazione consente più modelli di mediazione semplici, ma voglio eseguire un modello che valuti contemporaneamente più modelli di mediazione. Suppongo di poterlo fare in un quadro SEM (analisi del …

19 r regression mediation

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Qual è la differenza tra lm () e rlm ()?

Ho appena trovato la funzione "Installazione robusta di modelli lineari" rlm() nella MASSlibreria . Vorrei sapere la differenza tra questa funzione e la funzione di regressione lineare standard, lm(). Qualcuno potrebbe darmi una breve spiegazione?

19 r regression

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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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Bontà di adattamento e quale modello scegliere la regressione lineare o Poisson

Ho bisogno di un consiglio riguardo a due dilemmi principali nella mia ricerca, che è un caso studio di 3 grandi prodotti farmaceutici e innovazione. Il numero di brevetti all'anno è la variabile dipendente. Le mie domande sono Quali sono i criteri più importanti per un buon modello? Cosa è …

19 regression generalized-linear-model linear-model goodness-of-fit poisson-regression

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Tracciare e interpretare la regressione logistica ordinale

Ho una variabile dipendente ordinale, facilità, che varia da 1 (non facile) a 5 (molto facile). L'aumento dei valori dei fattori indipendenti è associato ad un aumento del grado di facilità. Due delle mie variabili indipendenti ( condAe condB) sono categoriche, ognuna con 2 livelli e 2 ( abilityA, abilityB) …

19 r regression logistic interpretation ordered-logit

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Come "controlli" un fattore / variabile?

A mio avviso, "Controllo" può avere due significati nelle statistiche. Gruppo di controllo: in un esperimento, non viene dato alcun trattamento al membro del gruppo di controllo. Es .: Placebo vs Drug: dai farmaci a un gruppo e non all'altro (controllo), che viene anche definito "esperimento controllato". Controllo per una …

19 regression self-study anova experiment-design controlling-for-a-variable

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Regressione beta dei dati proporzionali inclusi 1 e 0

Sto cercando di produrre un modello per il quale ho una variabile di risposta che è una proporzione tra 0 e 1, che include un bel po 'di 0 e 1 ma anche molti valori in mezzo. Sto pensando di provare una regressione beta. Il pacchetto che ho trovato per …

19 regression mixed-model beta-distribution zero-inflation beta-regression

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Perché la regressione sulla varianza?

Sto leggendo questa nota . A pagina 2, afferma: "Quanto della varianza nei dati è spiegata da un determinato modello di regressione?" "L'interpretazione della regressione riguarda la media dei coefficienti; l'inferenza riguarda la loro varianza." Ho letto di tali dichiarazioni numerose volte, perché dovremmo preoccuparci di "quanta parte della varianza …

19 regression variance interpretation

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La foresta casuale per la regressione è una regressione "vera"?

Le foreste casuali vengono utilizzate per la regressione. Tuttavia, da quello che ho capito, assegnano un valore target medio ad ogni foglia. Dato che ci sono solo foglie limitate in ogni albero, ci sono solo valori specifici che il target può raggiungere dal nostro modello di regressione. Quindi non è …

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LASSO soffre degli stessi problemi della regressione graduale?

I metodi di selezione delle variabili algoritmiche graduali tendono a selezionare per i modelli che influenzano più o meno ogni stima nei modelli di regressione ( e loro SE, valori p , statistiche F , ecc.) E hanno la probabilità di escludere predittori reali quanto includere falsi predittori secondo una …

18 regression feature-selection lasso regression-strategies stepwise-regression

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Ha senso usare la regressione logistica con esito binario e predittore?

Ho una variabile di risultato binaria {0,1} e una variabile predittore {0,1}. I miei pensieri sono che non ha senso fare logistica a meno che non includa altre variabili e calcoli il rapporto di probabilità. Con un predittore binario, il calcolo della probabilità non sarebbe sufficiente rispetto al rapporto di …

18 r regression probability logistic odds-ratio

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Regressione lineare o regressione logistica ordinale per prevedere la valutazione del vino (da 0 e 10)

Ho i dati sul vino da qui che consistono in 11 variabili numeriche indipendenti con una valutazione dipendente associata ad ogni voce con valori compresi tra 0 e 10. Questo rende un grande set di dati per utilizzare un modello di regressione per studiare la relazione tra le variabili e …

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Ci sono ipotesi sulla regressione logistica?

Ci sono ipotesi sulla variabile di risposta della regressione logistica? Ad esempio, supponiamo di avere punti dati. Sembra che la risposta provenga da una distribuzione di Bernoulli con . Pertanto, dovremmo avere distribuzioni di Bernoulli, con diversi parametri .Y i p i = logit ( β 0 + β 1 …

18 regression logistic assumptions iid

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