Il s'agit d'une question complémentaire à celle que j'ai posée il y a quelques jours . Je pense que cela met une perspective différente sur la question, j'ai donc énuméré une nouvelle question. La question est: puis-je comparer l'ampleur des coefficients entre les modèles avec différentes variables...
Voici un peu de contexte. Je souhaite déterminer comment deux variables environnementales (température, niveaux de nutriments) affectent la valeur moyenne d'une variable de réponse sur une période de 11 ans. Chaque année, des données proviennent de plus de 100 000 emplacements. Le but est de...
Je suis sur le point de plonger dans l'apprentissage R et mon projet d'apprentissage consistera à appliquer une régression à effets mixtes ou aléatoires à un ensemble de données afin de développer une équation prédictive. Je partage l'inquiétude de l'auteur dans ce post Comment choisir la...
Donc, quand je suppose que les termes d'erreur sont normalement distribués dans une régression linéaire, qu'est-ce que cela signifie pour la variable de réponse, yyy
La procédure de sélection du modèle de Box-Jenkins dans l'analyse des séries chronologiques commence par examiner les fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle de la série. Ces graphiques peuvent suggérer les et q appropriés dans un modèle ARMA ( p , q ) . La procédure se poursuit...
Lors de la dichotomisation des variables, quelles informations sont perdues dans le processus? Comment une dichotomisation aide-t-elle dans les analyses?
Existe-t-il des packages pour effectuer une régression linéaire par morceaux, qui peut détecter automatiquement les nœuds multiples? Merci. Lorsque j'utilise le package strucchange. Je n'ai pas pu détecter les points de changement. Je ne sais pas comment il détecte les points de changement. À...
J'ai rencontré ces deux termes qui sont utilisés de manière interchangeable dans de nombreux contextes. Fondamentalement, un modérateur (M) est un facteur qui influe sur la relation entre X et Y. L'analyse de modération se fait généralement à l'aide d'un modèle de régression. Par exemple, le sexe...
Je veux exécuter une régression logistique binaire pour modéliser la présence ou l'absence de conflit (variable dépendante) à partir d'un ensemble de variables indépendantes sur une période de 10 ans (1997-2006), chaque année ayant 107 observations. Mes indépendants sont: dégradation des terres...
Je passe en revue les vidéos du cours gratuit d' apprentissage automatique en ligne d' Andrew Ng à Stanford. Il décrit Gradient Descent comme un algorithme pour résoudre la régression linéaire et écrire des fonctions dans Octave pour l'exécuter. Vraisemblablement, je pourrais réécrire ces fonctions...
Si vous ajustez un modèle linéaire ou un modèle mixte, il existe différents types de codages disponibles pour transformer une varibale catégorielle ou nominale en un certain nombre de variables pour lesquelles les paramètres sont estimés, tels que le conditionnement fictif (la valeur par défaut R)...
J'ai récemment soumis un article, dans lequel j'ai utilisé la régression quantile, à un journal de psychologie. Bien que je pensais avoir déjà suffisamment réfléchi à une présentation claire de la régression quantile, les examinateurs ont demandé de meilleures explications sur la technique de...
Il semble que si j'ai un modèle de régression tel que yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Je peux soit adapter un polynôme brut et obtenir des résultats peu fiables, soit ajuster un polynôme orthogonal et obtenir des coefficients...
Peut-être que c'est juste que je suis fatigué, mais j'ai du mal à essayer de comprendre l'algorithme de régression par étapes. À partir de "Éléments de l'apprentissage statistique" page 60: La régression pas à pas (FS) est encore plus contrainte que la régression pas à pas. Il commence comme une...
Considérons un problème d'analyse de données classique où vous avez un résultat YiYiY_{i} et comment elle est liée à un certain nombre de facteurs prédictifs Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Le type d'application de base à l'esprit ici est que YiYiY_{i} est un résultat au niveau du...
Supposons que sont indépendants etY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Ouije= 0Ouije= kavec probabilité p je+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...
J'ai créé un modèle linéaire généralisé avec une seule variable de réponse (continue / normalement distribuée) et 4 variables explicatives (dont 3 sont des facteurs et la quatrième est un entier). J'ai utilisé une distribution d'erreur gaussienne avec une fonction de lien d'identité. Je vérifie...
J'ai les données suivantes et j'aimerais y adapter un modèle de croissance exponentielle négative: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)),...
Supposons que je veuille régresser contre un X normalisé , mais je voudrais une solution clairsemée. Après la régression, pourquoi la suppression des coefficients de moindre ampleur n'est-elle pas autorisée?YYYXXX Pour mémoire, j'ai entendu parler des méthodes LARS et LASSO et je les utilise...
J'ai un ensemble de données, et x . Je voudrais tester l'hypothèse suivante: il y a un pic en y ; c'est-à-dire que x augmente, y augmente d'abord puis diminue.yyyxxxyyyxxxyyy Ma première idée était d'installer et x 2 dans un reflex. C'est-à-dire que si je trouve que le coefficient avant x est...