Odnosi się do zmiennych używanych w modelu do przewidywania odpowiedzi. Ten tag może być również używany do X X zmienne w modelowaniu wyjaśniającym i opisowym, a nie tylko modelowaniu predykcyjnym. Ta sama konstrukcja występuje pod wieloma nazwami w różnych kontekstach, w tym: zmienna niezależna, zmienna objaśniająca, zmienna regresora, zmienna towarzysząca itp. Ten znacznik może być używany dla dowolnego z tych synonimów.
Na przykład mam dane dotyczące strat historycznych i obliczam ekstremalne kwantyle (wartość zagrożona lub prawdopodobna maksymalna strata). Uzyskane wyniki służą do oszacowania straty lub ich przewidzenia? Gdzie można narysować linię? Jestem
Mam kilka zmiennych towarzyszących w moich obliczeniach dla modelu i nie wszystkie są istotne statystycznie. Czy powinienem usunąć te, które nie są? To pytanie omawia to zjawisko, ale nie odpowiada na moje pytanie: Jak interpretować nieistotny wpływ zmiennej towarzyszącej w ANCOVA? W odpowiedzi...
Mam 2 proste pytania dotyczące regresji liniowej: Kiedy zaleca się ujednolicenie zmiennych objaśniających? Po przeprowadzeniu oszacowania ze znormalizowanymi wartościami, jak można przewidzieć nowe wartości (jak należy znormalizować nowe wartości)? Niektóre referencje byłyby pomocne....
Wyobrażać sobie Prowadzisz regresję liniową za pomocą czterech predyktorów numerycznych (IV1, ..., IV4) Gdy jako predyktor uwzględniono tylko IV1, standaryzowana jest beta +.20 Gdy uwzględnisz także IV2 do IV4, znak znormalizowanego współczynnika regresji IV1 zmienia się na -.25(tzn. Staje się...
Mam na myśli, że niektóre z tych zmiennych są ze sobą ściśle skorelowane. Jak / dlaczego / w jakim kontekście definiujemy je jako zmienne niezależne
Jestem nieco zdezorientowany, jeśli zmienna niezależna (zwana również predyktorem lub cechą) w modelu statystycznym, na przykład w regresji liniowej , jest zmienną losową?XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
Jaki jest limit liczby zmiennych niezależnych, które można wprowadzić w równaniu regresji wielokrotnej? Mam 10 predyktorów, które chciałbym zbadać pod kątem ich względnego udziału w zmiennej wyniku. Czy powinienem zastosować korekcję Bonferroniego, aby dostosować się do wielu...
Przejrzałem wiele zestawów danych R, wpisów w DASL i innych miejscach i nie znajduję zbyt wielu dobrych przykładów interesujących zestawów danych ilustrujących analizę kowariancji danych eksperymentalnych. Istnieje wiele „zabawkowych” zbiorów danych z wymyślonymi danymi w podręcznikach...
Niedawno odkryłem, jak modelować ekspozycje w czasie za pomocą dziennika (np.) Czasu jako przesunięcia w regresji Poissona. Zrozumiałem, że przesunięcie odpowiada czasowi zmiennemu towarzyszącemu o współczynniku 1. Chciałbym lepiej zrozumieć różnicę między używaniem czasu jako przesunięcia lub...
Korzystam z modelu logit. Moja zmienna zależna jest binarna. Jednak mam niezależną zmienną, która jest kategoryczne i zawiera odpowiedzi: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Jest to więc porządkowe („ilościowe jakościowe”). Nie jestem pewien, jak sobie z tym poradzić w modelu....
Biorąc pod uwagę ciągłą zmienną zależną y i zmienne niezależne, w tym zmienną porządkową X 1 , jak dopasować model liniowy R? Czy są artykuły na temat tego typu
Podstawowym założeniem stosowania modeli regresji do wnioskowania jest to, że „wszystkie istotne predyktory” zostały uwzględnione w równaniu predykcyjnym. Uzasadnieniem jest to, że nieuwzględnienie ważnego czynnika w świecie rzeczywistym prowadzi do tendencyjnych współczynników, a tym samym do...
Zdaję sobie sprawę, że jest to prawdopodobnie bardzo proste pytanie, ale po przeszukaniu nie mogę znaleźć odpowiedzi, której szukam. Mam problem, w którym muszę ustandaryzować zmienne uruchamiające (regresję grzbietu), aby obliczyć szacunki grzbietu bet. Następnie muszę przekonwertować je z...
Doradzałem studentowi badawczemu z konkretnym problemem i chciałem uzyskać wkład innych na tej stronie. Kontekst: Badacz miał trzy typy zmiennych predykcyjnych. Każdy typ zawiera inną liczbę zmiennych predykcyjnych. Każdy predyktor był zmienną ciągłą: Społecznościowe: S1, S2, S3, S4 (tj. Cztery...
Jakie są zalety i wady korzystania z LARS [1] w porównaniu ze stosowaniem opadania współrzędnych w celu dopasowania regresji liniowej regulowanej przez L1? Interesują mnie głównie aspekty wydajności (moje problemy występują zwykle Nw setkach tysięcy i p<20). Jednak wszelkie inne spostrzeżenia...
Ważna edycja: Chciałbym jak dotąd podziękować Dave'owi i Nickowi za ich odpowiedzi. Dobrą wiadomością jest to, że dostałem pętlę do pracy (zasada zapożyczona z postu prof. Hydnmana na temat prognozowania partii). Aby skonsolidować zaległe zapytania: a) Jak zwiększyć maksymalną liczbę iteracji dla...
Dlaczego ktoś stosuje wiek i kwadrat do wieku jako zmienne towarzyszące w badaniu asocjacji genetycznej? Rozumiem użycie wieku, jeśli zostało ono zidentyfikowane jako znacząca zmienna towarzysząca, ale nie mam pojęcia, jak wykorzystać wiek
Myślę o problemie polegającym na przewidywaniu dziennika (wydatków) klienta za pomocą regresji liniowej. Zastanawiam się, jakich funkcji użyć jako danych wejściowych i zastanawiam się, czy użyteczne byłoby użycie percentyla zmiennej jako danych wejściowych. Na przykład mógłbym wykorzystać...
Mam zestaw danych z zależną i niezależną zmienną. Oba nie są szeregami czasowymi. Mam 120 obserwacji. Współczynnik korelacji wynosi 0,43 Po tych obliczeniach dodałem kolumnę dla obu zmiennych ze średnią dla każdych 12 obserwacji, w wyniku czego otrzymałem 2 nowe kolumny ze 108 obserwacjami...