Lorsque nous voulons estimer des paramètres de régression linéaire, nous faisons des équations normales autant que le modèle linéaire contient un nombre d'inconnues. Pourquoi ces équations sont-elles appelées équations
Lorsque nous voulons estimer des paramètres de régression linéaire, nous faisons des équations normales autant que le modèle linéaire contient un nombre d'inconnues. Pourquoi ces équations sont-elles appelées équations
Le titre dit tout. Je comprends que les moindres carrés et le maximum de vraisemblance donneront le même résultat pour les coefficients de régression si les erreurs du modèle sont normalement distribuées. Mais que se passe-t-il si les erreurs ne sont pas normalement distribuées? Pourquoi les deux...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
J'ai commencé à étudier les estimateurs des moindres carrés ordinaires (OLS) et j'en suis encore au tout début. J'ai déjà acheté des livres d'économétrie mais je n'ai rien trouvé en ligne. Je me demandais donc s'il existe un site Web, une page d'accueil ou d'autres ressources en ligne qui...
Je veux détecter si la colinéarité est un problème dans ma régression OLS. Je comprends que les facteurs d'inflation de la variance et l'indice de condition sont deux mesures couramment utilisées, mais j'ai du mal à trouver quoi que ce soit de précis sur le bien-fondé de chaque approche, ou sur les...
J'essaie de comprendre pourquoi OLS donne un estimateur biaisé d'un processus AR (1). Considérez Dans ce modèle, l'exogénéité stricte est violée, c'est-à-dire que et sont corrélés mais et sont pas corrélés. Mais si cela est vrai, pourquoi la dérivation simple suivante ne tient-elle pas?...
J'ai lu des informations sur les moindres carrés généralisés (GLS) et j'essaie de les rattacher à mon expérience économétrique de base. Je me souviens à l'école d'études supérieures utilisant la régression apparemment sans rapport (SUR) qui semble quelque peu similaire à GLS. Un document sur lequel...
Le modèle sous - jacent de PLS est qu'une donnée matrice X et n vecteur y sont liés par X = T P ' + E , y = T q ' + f , où T est un latent n × k matrice, et E , f sont des termes de bruit (en supposant que X , y sont centrés).n × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP′+ E,X=TP′+E,X = T P' + E, y= Tq′+...
J'utilise Matlab pour effectuer des moindres carrés sans contrainte (moindres carrés ordinaires) et il génère automatiquement les coefficients, les statistiques de test et les valeurs de p. Ma question est, lors de l'exécution des moindres carrés contraints (coefficients strictement non négatifs),...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
La forme fermée de w dans la régression linéaire peut s'écrire w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Comment expliquer intuitivement le rôle de (XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1} dans cette
Je fais une ANOVA à sens unique (par espèce) avec des contrastes personnalisés. [,1] [,2] [,3] [,4] 0.5 -1 0 0 0 5 1 -1 0 0 12.5 0 1 -1 0 25 0 0 1 -1 50 0 0 0 1 où je compare l'intensité 0,5 contre 5, 5 contre 12,5 et ainsi de suite. Ce sont les données sur lesquelles je travaille avec les...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
J'ai vu cette notation pour les moindres carrés ordinaires ici . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Je n'ai jamais vu les doubles barres et les 2 en bas. Que signifient ces symboles? Ont-ils une terminologie spécifique pour
Pour les moindres carrés avec un prédicteur: y= βx + ϵy=βX+ϵy = \beta x + \epsilon Si et sont normalisés avant l'ajustement (c'est-à-dire ), alors:XXxyyy∼ N( 0 , 1 )∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta est le même que le coefficient de corrélation de Pearson, .rrr ββ\beta est le même dans la régression...
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
Quelle est l'importance de la matrice chapeau, H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} , dans l'analyse de régression? Est-ce uniquement pour un calcul plus
J'expérimentais la relation entre les erreurs et les résidus à l'aide de simulations simples dans R. Une chose que j'ai trouvée est que, quelle que soit la taille de l'échantillon ou la variance d'erreur, j'obtiens toujours exactement pour la pente lorsque vous ajustez le modèle111 e r r o r s ∼...
Je dois créer des graphiques (similaires aux courbes de croissance) pour les enfants de 5 à 15 ans (seulement 5,6,7, etc.; il n'y a pas de valeurs fractionnaires comme 2,6 ans) pour une variable de santé qui est non négative, continue et la plage de 50 à 150 (avec seulement quelques valeurs en...
Une question très basique concernant les régressions R2R2R^2 des OLS exécuter la régression OLS y ~ x1, nous avons un R2R2R^2 , disons 0,3 exécuter la régression OLS y ~ x2, nous avons un autre R2R2R^2 , disons 0,4 maintenant nous exécutons une régression y ~ x1 + x2, quelle valeur le R de cette...