Regresja obejmująca dwie lub więcej nie stałych zmiennych niezależnych.
W niektórych literaturach czytałem, że regresja z wieloma zmiennymi objaśniającymi, jeśli jest w różnych jednostkach, wymaga standaryzacji. (Standaryzacja polega na odjęciu średniej i podzieleniu przez odchylenie standardowe). W jakich innych przypadkach muszę standaryzować swoje dane? Czy istnieją...
W ostatnim kolokwium streszczenie mówcy twierdziło, że korzysta z uczenia maszynowego. Podczas rozmowy jedyną rzeczą związaną z uczeniem maszynowym było to, że wykonują regresję liniową na swoich danych. Po obliczeniu współczynników najlepszego dopasowania w przestrzeni parametrów 5D, porównali te...
Ciekawe, dla tych z was, którzy mają duże doświadczenie we współpracy z innymi badaczami, jakie są najczęstsze nieporozumienia na temat regresji liniowej, które napotykasz? Myślę, że może to być przydatne ćwiczenie, aby pomyśleć o typowych nieporozumieniach przed czasem, aby to zrobić...
Mam 2 zmienne zależne (DV), na które na każdy wynik może mieć wpływ zestaw 7 zmiennych niezależnych (IV). DV są ciągłe, podczas gdy zestaw IV składa się z kombinacji zmiennych ciągłych i binarnie kodowanych. (W kodzie poniżej zmienne ciągłe są pisane dużymi literami, a zmienne binarne małymi...
Mam pytanie, które jest prawdopodobnie proste, ale teraz mnie to zaskakuje, więc mam nadzieję, że możesz mi pomóc. Mam model regresji metodą najmniejszych kwadratów, z jedną zmienną niezależną i jedną zmienną zależną. Związek nie jest znaczący. Teraz dodaję drugą zmienną niezależną. Teraz związek...
Czy regresja wielokrotna i wielowymiarowa jest naprawdę inna? Co to jest i tak
Załóżmy, że jesteś badaczem nauk społecznych / ekonometrycznym próbującym znaleźć odpowiednie predyktory zapotrzebowania na usługę. Masz 2 zmienne wynikowe / zależne opisujące zapotrzebowanie (za pomocą usługi tak / nie i liczby okazji). Masz 10 zmiennych predykcyjnych / niezależnych, które mogłyby...
Podsumowując , im więcej dowiaduję się o statystykach, tym mniej ufam opublikowanym artykułom w mojej dziedzinie; Po prostu uważam, że naukowcy nie robią wystarczająco dobrych statystyk. Jestem laikiem, że tak powiem. Mam wykształcenie biologiczne, ale nie mam formalnego wykształcenia w...
Wydaje się, że w niektórych przypadkach można uzyskać podobne wyniki do sieci neuronowej z wielowymiarową regresją liniową, a wielowymiarowa regresja liniowa jest bardzo szybka i łatwa. W jakich okolicznościach sieci neuronowe mogą dawać lepsze wyniki niż wielowymiarowa regresja...
Współczynnik zmiennej objaśniającej w regresji wielokrotnej mówi nam o związku tej zmiennej objaśniającej ze zmienną zależną. Wszystko to podczas „kontrolowania” pozostałych zmiennych objaśniających. Jak do tej pory go przeglądałem: Podczas obliczania każdego współczynnika inne zmienne nie są...
Wszyscy znamy badania obserwacyjne, które próbują ustalić związek przyczynowy między nierandomizowanym predyktorem X a wynikiem poprzez włączenie każdego możliwego potencjalnego zakłócacza do modelu regresji wielokrotnej. Argumentując, że „kontrolując” wszystkie czynniki zakłócające, izolujemy...
Nauczyłem się w mojej klasie modeli liniowych, że jeśli dwa predyktory są skorelowane i oba są zawarte w modelu, jeden będzie nieistotny. Załóżmy na przykład, że wielkość domu i liczba sypialni są skorelowane. Podczas prognozowania kosztu domu za pomocą tych dwóch predyktorów jeden z nich można...
Obecnie piszę artykuł z kilkoma analizami wielu regresji. Podczas gdy wizualizacja jednoczynnikowej regresji liniowej jest łatwa za pomocą wykresów rozrzutu, zastanawiałem się, czy istnieje jakiś dobry sposób na wizualizację wielu regresji liniowych? Obecnie rysuję wykresy punktowe, takie jak...
Co to jest zmienna supresorowa w regresji wielokrotnej i jakie mogą być sposoby wizualnego wyświetlania efektu supresji (jego mechanika lub dowody w wynikach)? Chciałbym zaprosić wszystkich, którzy myślą, do podzielenia
Chciałbym znaleźć predyktory dla ciągłej zmiennej zależnej z zestawu 30 zmiennych niezależnych. Korzystam z regresji Lasso zaimplementowanej w pakiecie glmnet w R. Oto kod zastępczy : # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless)
Jeśli regresja wielomianowa modeluje relacje nieliniowe, to jak można to uznać za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej? Wikipedia zauważa, że „Chociaż regresja wielomianowa pasuje do danych do modelu nieliniowego, jako problem estymacji statystycznej jest ona liniowa, w tym...
Obecnie pracuję nad zbudowaniem modelu przy użyciu wielokrotnej regresji liniowej. Po manipulowaniu moim modelem nie jestem pewien, jak najlepiej określić, które zmienne zachować, a które usunąć. Mój model zaczął się od 10 predyktorów dla DV. Przy zastosowaniu wszystkich 10 predyktorów cztery...
Dopasowuję model wielokrotnej regresji liniowej między 4 zmiennymi kategorialnymi (z 4 poziomami każda) i danymi liczbowymi. Mój zestaw danych ma 43 obserwacje. Regresja daje mi następujące wartości z testu dla każdego współczynnika nachylenia: . Tak więc współczynnik dla 4. predyktora jest...
Nie wiem nawet, czy to pytanie ma sens, ale jaka jest różnica między regresją wielokrotną a korelacją częściową (oprócz oczywistych różnic między korelacją a regresją, do czego nie dążę)? Chcę dowiedzieć się, co następuje: Mam dwie zmienne niezależne ( , ) i jedną zmienną zależną ( ). Teraz...
W przypadku prostej regresji liniowej można uzyskać estymator najmniejszych kwadratów tak, że nie musisz znać aby oszacowaćy=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar...