Preguntas etiquetadas con multiple-regression

Supongamos que tenemos la matriz de datos , que es -by- , y el vector de etiqueta , que es -by-one. Aquí, cada fila de la matriz es una observación, y cada columna corresponde a una dimensión / variable. (suponga )XX\mathbf{X}nortenortenpagpagpYYYnortenortenn > pnorte>pagn>p Entonces, ¿qué data space, variable space, observation …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot 

Supongo una configuración general de regresión, es decir, una función continua se elige de una familia { h θ } θ para ajustarse a los datos dados ( x i , y i ) ∈ X × R n , i = 1 , ... , k ( X puede …

9 regression  machine-learning  multiple-regression 

¿No resulta en un ajuste excesivo? ¿Serían mis resultados más confiables si agregara un procedimiento de cuchillo de arranque o arranque como parte del análisis?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

¿Cuál es la importancia de la matriz del sombrero, , en el análisis de regresión?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} ¿Es solo para un cálculo más fácil?

9 regression  multiple-regression  least-squares 

Quiero incluir el término su cuadrado (variables predictoras) en una regresión porque supongo que los valores bajos de tienen un efecto positivo en la variable dependiente y los valores altos tienen un efecto negativo. La debería capturar el efecto de los valores más altos. Por lo tanto, espero que el …

9 regression  multiple-regression  polynomial  centering 

Recibí una revisión de mi trabajo de investigación recientemente y el siguiente es el comentario del revisor sobre mi trabajo: Los resultados obtenidos de un modelo no son del todo convincentes, especialmente la regresión lineal generalmente tiene deficiencias en el tratamiento de los valores atípicos. Sugiero que los autores también …

9 regression  logistic  multiple-regression 

EDITAR: desde que hice esta publicación, he seguido con una publicación adicional aquí . Resumen del texto a continuación: estoy trabajando en un modelo y he intentado la regresión lineal, las transformaciones de Box Cox y GAM, pero no he progresado mucho Utilizando R, actualmente estoy trabajando en un modelo …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

Estoy tratando de aprender un modelo de regresión lineal. Sin embargo, tengo cierta confusión relacionada con la normalización de los datos. He normalizado las características / predictores a cero media y varianza unitaria. ¿Debo hacer lo mismo para el objetivo? Si es así, ¿por qué?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Quiero seleccionar modelos usando regsubsets(). Tengo un marco de datos llamado olympiadaten (datos cargados: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Primero adjunto este marco de datos y luego empiezo a analizar, mi código es: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + PopPoverty + …

9 r  multiple-regression  model-selection 

Estoy usando PROC GLM en SAS para ajustar una ecuación de regresión de la siguiente forma Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t La gráfica QQ de los redsiduales resultantes indica una desviación de la normalidad. Cualquier transformación de no es útil para normalizar los …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Me gustaría ejecutar una regresión lineal sobre un conjunto de datos multidimensionales. Existen diferencias entre las diferentes dimensiones en términos de su magnitud de orden. Por ejemplo, la dimensión 1 generalmente tiene un rango de valores de [0, 1], y la dimensión 2 tiene un rango de valores de [0, …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

Planeo incluir coordenadas como covariables en la ecuación de regresión para ajustar la tendencia espacial que existe en los datos. Después de eso, quiero probar los residuos en autocorrelación espacial en variación aleatoria. Tengo varias preguntas ¿Debo realizar la regresión lineal en el que sólo las variables independientes son y …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Supongamos que se nos da un conjunto de datos de la forma y . Se nos da la tarea de predecir función de los valores de . Estimamos dos regresiones donde: ( y, x1, x2, ⋯ , xnorte)(y,X1,X2,⋯,Xnorte)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})y x y( y, x1, x2, ⋯ , xn - 1)(y,X1,X2,⋯,Xnorte-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})yyyXXxyy= …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

¿Existen algoritmos estándar (a diferencia de los programas) para hacer una regresión lineal jerárquica? ¿Las personas generalmente solo hacen MCMC o hay algoritmos más especializados, quizás de forma parcialmente cerrada?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

Tengo un gran conjunto de datos que consta de los valores de varios cientos de variables financieras que podrían usarse en una regresión múltiple para predecir el comportamiento de un fondo indexado a lo largo del tiempo. Me gustaría reducir el número de variables a diez más o menos y …

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