Je veux inclure le terme et son carré (variables prédictives) dans une régression parce que je suppose que les faibles valeurs de ont un effet positif sur la variable dépendante et les valeurs élevées ont un effet négatif. Le devrait capturer l'effet des valeurs plus élevées. J'espère donc que le...
Je recherche un algorithme de régression linéaire qui convient le mieux à des données dont la variable indépendante (x) a une erreur de mesure constante et la variable dépendante (y) a une erreur dépendante du signal. L'image ci-dessus illustre ma
Je travaille sur la validation croisée de la prédiction de mes données avec 200 sujets et 1000 variables. Je suis intéressé par la régression des crêtes car le nombre de variables (que je veux utiliser) est supérieur au nombre d'échantillons. Je veux donc utiliser des estimateurs de retrait. Voici...
Je m'intéresse à l'estimation d'un rapport de risque ajusté, analogue à la façon dont on estime un rapport de cotes ajusté en utilisant la régression logistique. Certaines publications (par exemple, ceci ) indiquent que l'utilisation de la régression de Poisson avec les erreurs standard de...
Supposons que vous vouliez estimer un modèle linéaire: ( observations de la réponse et prédicteurs) nnnp+1p+1p+1E(yi)=β0+∑j=1pβjxijE(yi)=β0+∑j=1pβjxij\mathbb{E}(y_i) = \beta_0 + \sum_{j=1}^p \beta_j x_{ij} Pour ce faire, vous pouvez utiliser la solution OLS, c'est-à-dire choisir les coefficients de...
Je veux calculer les taux d'incidence à présenter le long des ratios de risque afin de présenter des mesures de risque relatives et absolues. J'ai vu dans d'autres études que de tels taux d'incidence peuvent être calculés en utilisant des modèles de poisson avec un temps de suivi dans le modèle...
Je veux exécuter une régression avec 4 à 5 variables explicatives, mais je n'ai que 15 observations. Ne pouvant supposer que ces variables sont normalement distribuées, existe-t-il une méthode de régression non paramétrique ou toute autre méthode de régression
Je suis un nouveau venu dans l'analyse de survie, même si j'ai quelques connaissances en classification et régression. Pour la régression, nous avons des statistiques MSE et R au carré. Mais comment pouvons-nous dire que le modèle de survie A est supérieur au modèle de survie B en plus d'une sorte...
Considérons un modèle linéaire yje= α + βXje+ ϵjeyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i et des estimations pour la pente et l'ordonnée à l'origine et utilisant les moindres carrés ordinaires. Cette référence pour une statistique mathématique fait que et sont indépendants (dans leur preuve...
Dans la méthode des moindres carrés, nous voulons estimer les paramètres inconnus dans le modèle: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Une fois que nous avons fait cela (pour certaines valeurs observées), nous obtenons la droite de...
Il y a des années, j'ai trouvé cette identité par l'expérimentation en jouant avec les données et les transformations. Après l'avoir expliqué à mon professeur de statistique, il est venu dans la classe suivante avec une épreuve d'une page utilisant la notation vectorielle et matricielle....
Dans l'analyse de régression multivariée, il semble que les gens utilisent différentes définitions des rapports de cotes ajustés. Pourriez-vous s'il vous plaît clarifier pour moi ce qu'est un OU ajusté et en quoi il diffère d'un OU non ajusté ?
Un professeur de mon université a posé une question comme celle-ci (pas pour les devoirs car le cours est terminé et je n'y étais pas). Je ne sais pas comment l'aborder. La question concerne 2 sachets contenant chacun un assortiment de différents types de fruits: Le premier sac contient les fruits...
Ma compréhension est que même la régression ne donne pas de causalité. Il ne peut donner qu'une association entre la variable y et les variables x et éventuellement une direction. Ai-je raison? J'ai souvent trouvé des expressions similaires à "x prédit y" même dans la plupart des manuels de cours...
J'utilise la decomposefonction dans Ret propose les 3 composantes de ma série chronologique mensuelle (tendance, saisonnière et aléatoire). Si je trace le graphique ou regarde le tableau, je peux clairement voir que la série chronologique est affectée par la saisonnalité. Cependant, lorsque je...
J'ai une variable dépendante qui peut aller de 0 à l'infini, les 0 étant en fait des observations correctes. Je comprends que la censure et les modèles Tobit ne s'appliquent que lorsque la valeur réelle de est partiellement inconnue ou manquante, auquel cas les données seraient tronquées. Quelques...
J'essaie de prédire un score d'équilibre et j'ai essayé plusieurs méthodes de régression différentes. Une chose que j'ai remarquée, c'est que les valeurs prédites semblent avoir une sorte de limite supérieure. Autrement dit, le solde réel est de , mais mes prédictions atteignent un sommet d'environ...
Supposons que dans une analyse de régression dans R, j'ai une variable indépendante de type de facteur avec 3 niveaux dans mon jeu de données de train. Mais dans l'ensemble de données de test, la même variable de facteur a 5 niveaux. Par conséquent, je ne peux pas prédire les valeurs de réponse...
Parfois, nous supposons que les régresseurs sont fixes, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas stochastiques. Je pense que cela signifie que tous nos prédicteurs, estimations de paramètres, etc. sont inconditionnels alors, non? Puis-je même aller si loin que ce ne sont plus des variables aléatoires? Si,...
\def\l{|\!|} Étant donné la régression nette élastique minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 comment choisir une plage appropriée de λλ\lambda pour la validation...