Użyłem następującego kodu R, aby dopasować model probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Chcę wiedzieć, co dokładnie robi stepwisei co robi backward/forwardi jak wybierać
Zastosowałem trochę danych, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie zmiennych modelu modelu regresji za pomocą regresji grzbietu w R. Użyłem lm.ridgei glmnet(kiedy alpha=0), ale wyniki są bardzo różne, szczególnie kiedy lambda=0. Załóżmy, że oba estymatory parametrów mają takie same wartości. Więc w czym...
Mamy dane z wynikiem binarnym i niektóre zmienne towarzyszące. Użyłem regresji logistycznej do modelowania danych. Po prostu prosta analiza, nic nadzwyczajnego. Ostatecznym wyjściem ma być krzywa zależności odpowiedzi od dawki, na której pokazujemy, jak zmienia się prawdopodobieństwo dla konkretnej...
Chciałbym sprawdzić, Rczy moje dane są zgodne z log-normal lub z dystrybucjami Pareto. Jak mogłem to zrobić? Być może ks.testmoże mi to pomóc, ale jak mogę uzyskać parametry αα\alpha i kkk dla rozkładu Pareto dla moich
Chciałbym ręcznie naprawić pewien współczynnik, powiedzmy , a następnie dopasować współczynniki do wszystkich innych predyktorów, zachowując w modelu.β 1 = 1,0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Jak mogę to osiągnąć za pomocą R? Szczególnie chciałbym pracować z LASSO ( glmnet), jeśli to...
Jeśli mam model regresji: gdzie i ,Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Ire∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) kiedy użycie , zwykłego estymatora najmniejszych kwadratów , byłoby...
Jako założenie regresji liniowej normalność rozkładu błędu jest czasami błędnie „rozszerzana” lub interpretowana jako potrzeba normalności y lub x. Czy można skonstruować scenariusz / zestaw danych, w którym X i Y są nienormalne, ale wartość błędu jest, a zatem uzyskane szacunki regresji liniowej...
Widziałem dwie różne reprezentacje estymatora regresji kwantowej Q ( βq) = ∑ja : yja≥ x′jaβnq. Yja- x′jaβq∣ + ∑ja : yja< x′jaβn( 1 - q) ∣ yja- x′jaβq∣Q(βq)=∑ja:yja≥xja′βnq∣yja-xja′βq∣+∑ja:yja<xja′βn(1-q)∣yja-xja′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q...
Przez techniki regularyzacji mam na myśli lasso, regresję grzbietu, elastyczną siatkę i tym podobne. Rozważ model prognostyczny dotyczący danych opieki zdrowotnej zawierający dane demograficzne i dane diagnostyczne, w których przewiduje się długość pobytu w przypadku hospitalizacji. Dla niektórych...
Mam 100 000 obserwacji (9 zmiennych fikcyjnych) z 1000 pozytywów. Regresja logistyczna powinna w tym przypadku działać dobrze, ale prawdopodobieństwo odcięcia mnie zastanawia. W powszechnej literaturze wybieramy 50% wartości odcięcia, aby przewidzieć 1 i 0. Nie mogę tego zrobić, ponieważ mój...
Zastanawiam się, jak zmienna instrumentalna rozwiązuje problem selekcji w regresji. Oto przykład, którego żuję: w „W większości nieszkodliwych ekonometriach ” autorzy omawiają regresję IV dotyczącą służby wojskowej i zarobków w późniejszym życiu. Pytanie brzmi: „Czy służenie w wojsku zwiększa,...
Jeśli jest to duplikat pytania, proszę wskazać właściwą drogę, ale podobne pytania, które tu znalazłem, nie były wystarczająco podobne. Załóżmy, że oceniam model Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u i znajdź . Okazuje się jednak, że X = X 1 + X 2 i podejrzewam ∂ Y / ∂ X 1 ≠ ∂ Y / ∂ X 2 , a w...
Próbuję dowiedzieć się, który SVR jest odpowiedni dla tego rodzaju danych. Znam 4 typy SVR: epsilon nu najmniejszych kwadratów i liniowy. Rozumiem, że liniowy SVR przypomina mniej więcej lasso z L1 Reg, ale jaka jest różnica między pozostałymi 3 technikami?
Miałem kilka pytań dotyczących interpretacji ilorazów szans dla zmiennych ciągłych w regresji logistycznej. Wydaje mi się, że są to podstawowe pytania dotyczące regresji logistycznej (i prawdopodobnie ogólnie regresji) i chociaż wstydzę się nieco, że nie znam odpowiedzi, przełknę dumę i zapytam,...
Mam badanie, w którym reprezentowanych jest wiele wyników, takich jak procenty, i używam wielu regresji liniowych, aby ocenić wpływ niektórych zmiennych kategorialnych na te wyniki. Zastanawiałem się, skoro regresja liniowa zakłada, że wynikiem jest rozkład ciągły, czy istnieją problemy...
Można zastosować regresję do wykrycia naszych poziomów. Rozumiem, że istnieją sposoby na ulepszenie modelu regresji poprzez usunięcie wartości odstających. Ale głównym celem tutaj nie jest dopasowanie modelu regresji, ale znalezienie lierów za pomocą
Rozważ prostą regresję (nie zakłada się normalności): gdzie jest ze średnią i odchyleniem standardowym . Są najmniej kwadratowe Szacunki i nieskorelowane?Yja= a + bXja+mija,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i +
Mam comiesięczny szereg czasowy z interwencją i chciałbym oszacować wpływ tej interwencji na wynik. Zdaję sobie sprawę, że seria jest raczej krótka, a efekt nie jest jeszcze zakończony. Dane cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L,...
Zastosowałem test DW do mojego modelu regresji w R i otrzymałem statystykę testu DW wynoszącą 1,78 i wartość p 2,2e-16 = 0. Czy to oznacza, że nie ma autokorelacji między resztami, ponieważ stat jest bliski 2 z małą wartością p, czy to oznacza, że chociaż stat jest bliski 2, wartość p jest...
Nadzorowałem problem uczenia się, w którym cele są kątami. Gdybym zrobił prostą regresję, wówczas liczby 360 i 1 byłyby daleko dla mojego modelu, ale tak naprawdę są one bliskie, a przewidywanie współrzędnych xiy nie wydaje się właściwe, ponieważ próbuję tutaj przewidzieć tylko jedną liczbę. Jaki...