Domande taggate «regression»

Tecniche per l'analisi della relazione tra una (o più) variabili "dipendenti" e variabili "indipendenti".

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Modello di storia degli eventi a tempo discreto (Sopravvivenza) in R
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Intervallo possibile di
Supponiamo che siano tre serie , , eX1X1X_1X2X2X_2YYY Esecuzione di ordinaria regressione lineare su ~ ( ), otteniamo . La regressione lineare ordinaria ~ ottenere . SupponiYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU&lt;VU&lt;VU < V Qual è il valore minimo e massimo possibile di in …
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Valore “nascosto” della variabile categoriale della regressione lineare
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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vcovHC, vcovHAC, NeweyWest - quale funzione utilizzare?
Sto cercando di aggiornare il mio modello basato su lm () per ottenere errori e test standard corretti. Sono davvero confuso quale matrice VC usare. Le sandwichofferte di pacchetti vcovHC, vcovHACe NeweyWest. Mentre il primo rappresenta solo l'eteroschedasticità, gli ultimi due rappresentano sia la correlazione seriale che l'eteroschedasticità. Tuttavia, la …
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Regressione lineare con fattori in R
Sto cercando di capire come funzionano esattamente i fattori in R. Diciamo che voglio eseguire una regressione usando alcuni dati di esempio in R: &gt; data(CO2) &gt; colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" &gt; levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" &gt; levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" &gt; lm(uptake ~ Type + Treatment, …
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Possiamo confrontare le correlazioni tra i gruppi confrontando le pendenze di regressione?
In questa domanda si chiedono come confrontare Pearson r per due gruppi indipendenti (come maschi contro femmine). Risposta e commenti suggeriscono due modi: Usa la famosa formula di Fisher usando "z-tranformation" di r; Utilizzare il confronto delle pendenze (coefficienti di regressione). Quest'ultimo potrebbe essere facilmente eseguito solo tramite un modello …
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Se utilizzare un offset in una regressione di Poisson quando si prevedono obiettivi di carriera totali segnati dai giocatori di hockey
Ho una domanda riguardante chi deve o non usare un offset. Assumi un modello molto semplice, in cui vuoi descrivere il numero (complessivo) di goal nell'hockey. Quindi hai goal, numero di partite giocate e una variabile fittizia "attaccante" che è uguale a 1 se il giocatore è un attaccante e …
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