tl; dr - pour la régression OLS, un R au carré plus élevé implique-t-il également une valeur P plus élevée? Spécifiquement pour une seule variable explicative (Y = a + bX + e) mais serait également intéressé de connaître pour n plusieurs variables explicatives (Y = a + b1X + ... bnX + e)....
Je me demandais s'il y avait une relation entre R2R2R^2 et un test F. Habituellement , R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R2=∑(Y^t−Y¯)2/T−1∑(Yt−Y¯)2/T−1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t - \bar Y)^2 / T-1} et il mesure la force de la relation linéaire dans la régression. Un test F...
Je n'ai pas l'habitude d'utiliser des variables au format de date dans R. Je me demande simplement s'il est possible d'ajouter une variable de date comme variable explicative dans un modèle de régression linéaire. Si c'est possible, comment interpréter le coefficient? Est-ce l'effet d'un jour sur...
Je suis vraiment stupéfait par le fait que le GLM de Poisson accepte les nombres non entiers! Regardez: Données (contenu de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
Je ne comprends pas l'explication du Rfichier d'aide de pour les effets () : Pour un modèle linéaire ajusté par lmou aov, les effets sont les valeurs de degré de liberté non corrélées obtenues en projetant les données sur les sous-espaces orthogonaux successifs générés par la décomposition QR...
J'ai une variable indépendante appelée "qualité"; cette variable a 3 modalités de réponse (mauvaise qualité; qualité moyenne; haute qualité). Je veux introduire cette variable indépendante dans ma régression linéaire multiple. Lorsque j'ai une variable indépendante binaire (variable fictive, je...
J'ai deux effets principaux, V1 et V2. Les effets de V1 et V2 sur les variables de réponse sont négatifs. Cependant, pour une raison quelconque, j'obtiens un coefficient positif pour le terme d'interaction V1 * V2. Comment puis-je interpréter cela? une telle situation est-elle
Je ne comprends pas vraiment l'hétéroscédasticité. Je voudrais savoir si mon modèle est approprié ou non selon ce
J'ai exécuté cette régression logistique ordinale dans R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) J'ai obtenu ce résumé du modèle: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg...
Données de base : j'ai environ 1 000 personnes marquées par des évaluations: «1», [bon] «2», [moyen] ou «3» [mauvais] - ce sont les valeurs que j'essaie de prédire pour les personnes à l'avenir . En plus de cela, j'ai quelques informations démographiques: sexe (catégorique: H / F), âge (numérique:...
Je ne peux pas comprendre l'utilisation des contrastes polynomiaux dans l'ajustement de régression. En particulier, je me réfère à un codage utilisé par Rafin d'exprimer une variable d'intervalle (variable ordinale avec des niveaux également espacés), décrit sur cette page . Dans l'exemple de cette...
Hé les gars, j'ai trouvé un ou deux articles qui utilisent la régression de crête (pour les données de basket-ball). On m'a toujours dit de standardiser mes variables si je faisais une régression de crête, mais on me disait simplement de le faire parce que la crête était une variante d'échelle (la...
J'ai une question sur le biais variable omis dans la régression logistique et linéaire. Supposons que j'omet certaines variables d'un modèle de régression linéaire. Imaginez que ces variables omises ne sont pas corrélées avec les variables que j'ai incluses dans mon modèle. Ces variables omises ne...
Il y a quelques jours, un de mes psychologues-chercheurs m'a parlé de sa méthode pour sélectionner des variables dans un modèle de régression linéaire. Je suppose que ce n'est pas bon, mais je dois demander à quelqu'un d'autre de m'en assurer. La méthode est: Examinez la matrice de corrélation...
J'ai quelques données que j'ai ajustées en utilisant un modèle LOESS dans R, me donnant ceci: Les données ont un prédicteur et une réponse, et elles sont hétéroscédastiques. J'ai également ajouté des intervalles de confiance. Le problème est que les intervalles sont des intervalles de confiance...
Quelqu'un peut-il m'expliquer la ou les réelles différences entre l'analyse de régression et l'ajustement de courbe (linéaire et non linéaire), avec un exemple si possible? Il semble que les deux tentent de trouver une relation entre deux variables (dépendantes ou indépendantes) puis déterminent le...
Un groupe de personnes répond à une question. La réponse peut être "oui" ou "non". Le chercheur souhaite savoir si l'âge est associé au type de réponse. L'association a été évaluée en effectuant une régression logistique où l'âge est la variable explicative et le type de réponse (oui, non) est la...
Disons que j'ai des données, puis j'ajuste les données avec un modèle (une régression non linéaire). Ensuite, je calcule le R au carré ( ).R2R2R^2 Lorsque le R au carré est négatif, qu'est-ce que cela signifie? Est-ce à dire que mon modèle est mauvais? Je sais que la plage de peut être [-1,1]....
J'ai des données de densité de poisson que j'essaie de comparer entre plusieurs techniques de collecte différentes, les données ont beaucoup de zéros et l'histogramme semble approprié pour une distribution de poisson, sauf que, comme densités, ce ne sont pas des données entières. Je suis...
La régression bêta (c'est-à-dire GLM avec distribution bêta et généralement la fonction de lien logit) est souvent recommandée pour traiter la réponse aka variable dépendante prenant des valeurs comprises entre 0 et 1, telles que les fractions, les ratios ou les probabilités: régression pour un...