Conception et hypothèse : nous avons mesuré wellbeingà Time-1 et Time-2, nous voulons voir si le facteur A(mesuré à Time-1 et supposé être un facteur stable dans le temps) est un prédicteur significatif de facteur B(mesuré à Time-2) . Nous nous attendons également à ce que wellbeing, actuels ou...
Dans le chapitre "Regression to the Mean" de "Thinking, Fast and Slow" de Daniel Kahneman, un exemple est donné et le lecteur est invité à prévoir les ventes des magasins individuels compte tenu des prévisions de ventes globales et des chiffres de ventes de l'année précédente . Par exemple...
Nous avons les points suivants: Comment trouver la meilleure droite d'ajustement travers les points? Ma calculatrice a la possibilité de trouver la meilleure ligne d'ajustement travers ces points, qui est:( 0 , 0 ) ( 1 , 51,8 ) ( 1,9 , 101,3 ) ( 2,8 , 148,4 ) ( 3,7 , 201,5 ) ( 4,7 , 251,1 )( 5,6 ,...
Je travaille donc avec des modèles de régression logistique dans R. Bien que je sois encore nouveau dans les statistiques, j'ai l'impression d'avoir une certaine compréhension des modèles de régression, mais il y a encore quelque chose qui me dérange: En regardant l'image liée, vous voyez le résumé...
J'ai un modèle de régression linéaire avec une variable catégorique (mâle et femelle) et une variable continue .AAABBB J'ai mis en place des codes de contrastes en R avec options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Et maintenant, j'ai des sommes de carrés de type III pour , et leur interaction...
Je lis sur le théorème de Guass-Markov sur wikipedia , et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider à comprendre le point principal du théorème. Nous supposons qu'un modèle linéaire, sous forme de matrice, est donné par: et nous recherchons le BLEU, .βy= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^...
J'essaie d'apprendre un modèle de régression linéaire. Cependant, j'ai une certaine confusion liée à la normalisation des données. J'ai normalisé les caractéristiques / prédicteurs à zéro moyenne et variance unitaire. Dois-je faire de même pour la cible. Si oui,
Dans R, si j'appelle la lm()fonction de la manière suivante: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Cela me donne un modèle linéaire de la variable de réponse avec var1, var2et l'interaction entre eux. Cependant, comment interprétons-nous numériquement exactement le terme...
Est-il vrai que selon les hypothèses de Gauss Markov, la méthode des moindres carrés ordinaires donne des estimateurs efficaces et non biaisés? Donc: tE( ut) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 pour toutttt t = sE( utus) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 pourt = st=st=s t ≠ sE( utus) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 pourt ≠...
EDIT: Depuis que j'ai fait ce post, j'ai suivi un post supplémentaire ici . Résumé du texte ci-dessous: Je travaille sur un modèle et j'ai essayé la régression linéaire, les transformations de Box Cox et GAM mais je n'ai pas fait beaucoup de progrès En utilisant R, je travaille actuellement sur un...
La situation J'ai un ensemble de données avec un dépendant et une variable indépendante . Je veux adapter une régression linéaire continue par morceaux avec points d'arrêt connus / fixes se produisant à . Les breakpoins sont connus sans incertitude, donc je ne veux pas les estimer. Ensuite,...
Je m'intéresse à la prévision Yet j'étudie deux techniques de mesure X1et X2. Il se pourrait, par exemple, que je veuille prédire la saveur d'une banane, soit en mesurant depuis combien de temps elle repose sur la table, soit en mesurant le nombre de taches brunes sur la banane. Je veux savoir...
Le r carré de la population peut être défini en supposant des scores fixes ou des scores aléatoires:ρ2ρ2\rho^2 Scores fixes: la taille de l'échantillon et les valeurs particulières des prédicteurs sont maintenues fixes. Ainsi, est la proportion de variance expliquée dans le résultat par l'équation...
J'essayais d'acquérir une certaine intuition pour la régression du processus gaussien, j'ai donc fait un simple problème de jouet 1D à essayer. J'ai pris comme entrées et comme réponses. ('Inspiré' de )y i = { 1 , 4 , 9 } y = x 2Xje= { 1 , 2 , 3 }xi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}yje= { 1 , 4 , 9...
Je mène une méta-analyse des tailles d'effet d dans R en utilisant le package metafor. d représente les différences de scores de mémoire entre les patients et les sains. Cependant, certaines études ne rapportent que des sous-scores de la mesure d'intérêt d (par exemple, plusieurs scores de mémoire...
J'utilise une version standard de régression logistique pour adapter mes variables d'entrée aux variables de sortie binaires. Cependant, dans mon problème, les sorties négatives (0s) dépassent de loin les sorties positives (1s). Le rapport est de 20: 1. Ainsi, lorsque je forme un classificateur, il...
Je pense à un problème qui consiste à prédire le journal (dépenses) d'un client à l'aide d'une régression linéaire. Je réfléchis aux fonctionnalités à utiliser en entrée et je me demande si ce serait correct d'utiliser le centile d'une variable comme entrées. Par exemple, je pourrais utiliser les...
Je viens de recevoir une copie des éléments de l'apprentissage statistique par Hastie, Tibshirani et Friedman. Dans le chapitre 2 (Aperçu de l'apprentissage supervisé), section 4 (Théorie de la décision statistique), il donne une dérivation de la fonction de régression. Soit un vecteur d'entrée...
J'ai un exemple de jeu de données comme suit: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1)...
J'ai les données suivantes situées ici . J'essaie de calculer l'intervalle de confiance à 95% sur la pureté moyenne lorsque le pourcentage d'hydrocarbures est de 1,0. Dans R, je saisis ce qui suit. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1...