J'ai effectué une régression multiple dans laquelle le modèle dans son ensemble est significatif et explique environ 13% de la variance. Cependant, je dois trouver la quantité de variance expliquée par chaque prédicteur significatif. Comment puis-je faire cela en utilisant R? Voici quelques...
Les bandes de confiance et de prédiction autour d'une régression non linéaire sont-elles censées être symétriques autour de la droite de régression? Cela signifie qu'ils ne prennent pas la forme d'un sablier comme dans le cas des bandes pour la régression linéaire. Pourquoi donc? Voici le modèle en...
Quand est-il préférable d'utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance au lieu des moindres carrés ordinaires? Quelles sont les forces et les limites de chacune? J'essaie de rassembler des connaissances pratiques sur où les utiliser dans des situations
Pour le modèle linéaire , on peut avoir une belle interprétation géométrique du modèle estimé par OLS: y = x β + e . Y est la projection de y sur l'espace engendré par x et résiduel e est perpendiculaire à cet espace engendré par x.y= x β+ ey=Xβ+ey=x\beta+ey^= x β^+...
Je comprends le concept de mise à l'échelle de la matrice de données à utiliser dans un modèle de régression linéaire. Par exemple, dans R, vous pouvez utiliser: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Ma seule question est, pour les nouvelles observations pour lesquelles je veux prédire les...
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 =
Dans ce cas particulier, je fais référence au jour où un lac gèle. Cette date "glacée" n'a lieu qu'une fois par an, mais parfois elle ne se produit pas du tout (si l'hiver est chaud). Ainsi, sur une année, le lac peut geler le jour 20 (20 janvier) et une autre année, il peut ne pas geler du tout....
J'essaie de trouver des informations concernant les hypothèses de régression PLS (simple ). Je suis particulièrement intéressé par une comparaison des hypothèses de PLS par rapport à celles de régression OLS. yyy J'ai lu / parcouru une grande quantité de littérature sur le sujet du PLS; des...
En général, je me demande s'il est toujours préférable de ne pas utiliser de polynômes orthogonaux lors de l'ajustement d'une régression avec des variables d'ordre supérieur. En particulier, je me demande avec l'utilisation de R: Si poly()avec raw = FALSEproduit les mêmes valeurs ajustées...
Contexte J'essaie de comprendre le premier exemple d'un cours sur l'ajustement de modèles (cela peut donc sembler ridiculement simple). J'ai fait les calculs à la main et ils correspondent à l'exemple, mais quand je les répète en R, les coefficients du modèle sont désactivés. Je pensais que la...
J'ai des données de vente quotidiennes pour un produit très saisonnier. Je veux saisir la saisonnalité dans le modèle de régression. J'ai lu que si vous avez des données trimestrielles ou mensuelles, dans ce cas, vous pouvez créer respectivement 3 et 11 variables muettes - mais puis-je gérer les...
Je voudrais faire un test W de Shapiro Wilk et un test de Kolmogorov-Smirnov sur les résidus d'un modèle linéaire pour vérifier la normalité. Je me demandais simplement quels résidus utiliser pour cela - les résidus bruts, les résidus Pearson, les résidus studentisés ou les résidus standardisés?...
Comment est-ce que je détruis les séries chronologiques? Est-il correct de prendre la première différence et d'exécuter un test de Dickey Fuller, et s'il est stationnaire, nous sommes bons? J'ai également trouvé en ligne que je peux nuire à la série chronologique en faisant cela dans Stata: reg...
Lors de la régression, si nous nous appuyons sur la définition de: Quelle est la différence entre une vraisemblance partielle, une vraisemblance de profil et une vraisemblance marginale? cela, Maximum de vraisemblance Trouvez β et θ qui maximise L (données β, θ |). Tandis que, vraisemblance...
Je travaille sur certaines données syntaxiques pour le modèle Error In Variable pour certaines recherches. Actuellement, j'ai une seule variable indépendante et je suppose que je connais la variance pour la vraie valeur de la variable dépendante. Donc, avec cette information, je peux obtenir un...
La fonction lm dans R peut imprimer la covariance estimée des coefficients de régression. Que nous fournissent ces informations? Pouvons-nous maintenant mieux interpréter le modèle ou diagnostiquer les problèmes qui pourraient être présents dans le
J'essaie de régler les hyperparamètres de l'algorithme de régression de processus gaussien que j'ai implémenté. Je veux simplement maximiser la probabilité marginale de log donnée par la formule où K est la matrice de covariance avec le éléments K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {- 1} \ exp (- \ frac...
Qu'est-ce qu'une statistique F partielle? Est-ce la même chose que le test F partiel? Quand calculeriez-vous une statistique F partielle? Je suppose que cela a quelque chose à voir avec la comparaison des modèles de régression, mais je ne suis pas en train de suivre quelque chose...
Je suis confondu avec l'hypothèse de linéarité au logit pour les variables prédictives continues dans l'analyse de régression logistique. Avons-nous besoin de vérifier la relation linéaire lors du dépistage des prédicteurs potentiels en utilisant une analyse de régression logistique univariable?...
Cette question est inspirée de la longue discussion dans les commentaires ici: Comment la régression linéaire utilise-t-elle la distribution normale? Dans le modèle de régression linéaire habituel, pour plus de simplicité, écrit ici avec un seul prédicteur: où les sont des constantes connues et...