Lorsque vous utilisez l'approche pas à pas pour sélectionner les variables, le modèle final est-il garanti d'avoir le plus haut possible R2R2R^2? Autrement dit, l'approche par étapes garantit-elle un optimum global ou seulement un optimum local? Par exemple, si j'ai 10 variables parmi lesquelles...
Existe-t-il un moyen facile d'obtenir la covariance des paramètres à partir d'un ajustement de régression contraint? J'utilise la fonction PCLS dans le package MGCV dans R pour s'adapter à la régression contrainte, mais je suis ouvert à d'autres approches. La contrainte que j'impose est que les...
Je cherche la bonne terminologie statistique pour décrire le problème suivant. Je veux caractériser un appareil électronique qui a une réponse linéaire Oui=β0+β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon où ϵ ∼ N( 0 ,σ2r o)ϵ∼N(0,σro2)\epsilon \sim N(0,\sigma^2_{ro})est un terme dû au bruit de...
J'ai supposé (c'est-à-dire je pense qu'on m'a enseigné, il y a plus longtemps que je ne me souviens) que les analyses de régression supposent qu'un échantillon est homogène. Si ce n'est pas le cas, la chose appropriée à faire est soit d'ajouter des variables fictives pour coder les différents...
En tant qu'institution financière, nous nous heurtons souvent à l'analyse de données chronologiques. Souvent, nous finissons par faire une régression en utilisant des variables de séries chronologiques. Dans ce cas, nous rencontrons souvent des résidus avec une structure de séries chronologiques...
Lors du calcul de modèles de régression avec R, j'utilise régulièrement la fonction relevel pour que mon modèle me donne également des résultats pour l'autre niveau. J'ai remarqué que parfois, mais pas souvent, cela changeait le modèle dans le sens où les niveaux d'autres facteurs qui étaient...
Je dois faire quelques comparaisons moyennes simples entre les groupes (tests F ANOVA de base) sur des données avec des valeurs manquantes. J'utilise le package de souris dans R pour l'imputation multiple, mais je ne peux regrouper les résultats que pour les coefficients du modèle linéaire, ou le...
Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par...
Quelqu'un connaît-il une implémentation (autre que la macro SAS) de la méthode d'estimation doublement robuste trouvée dans: Funk, MJ, Westreich, D. et al (2011). Estimation doublement robuste des effets causaux. American Journal of Epidemiology, 173 (7): 761-767. [DOI] ?
J'essaie de normaliser les colonnes de l'ensemble de données pour la régression linéaire. L'une des colonnes a l'écart type = 0. def standardize(X): return (X - mean(X)) / std(X) Donc, ce code ne fonctionne pas. Existe-t-il des astuces pour résoudre ce problème? J'ai essayé deux choses Jetez la...
J'essaie de créer un modèle de prédiction en utilisant la régression. Voici le tracé de diagnostic pour le modèle que j'obtiens en utilisant lm () dans R: Ce que j'ai lu dans le graphique QQ, c'est que les résidus ont une distribution à queue lourde, et le graphique Residuals vs Fitted semble...
J'ai un problème de régression multiple, que j'ai essayé de résoudre en utilisant une régression multiple simple: model1 <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5, data=data) Cela semble expliquer les 85% de variance (selon R au carré), ce qui semble assez bon. Cependant, ce qui m'inquiète, c'est...
Est-il possible d'interpréter les coefficients d'une régression quantile sur des données standardisées? Supposons que je standardise la variable dépendante et la variable indépendante (soustrayez la moyenne et divisez par l'écart-type), puis exécutez une régression quantile pour la médiane telle...
J'étudie un effet curviligne entre X et Y en utilisant une analyse de régression hiérarchique. Pour tester les effets curvilignes, le terme au carré pour X a été calculé (je veux dire le centre aussi la variable X). Dans le modèle 1, les variables de contrôle ont été saisies. Dans le modèle 2, X...
J'ai le modèle que j'ai besoin d'estimer, avec et \ pi_k \ ge0 \ text {for} k \ geq 1 .Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk=1 for k≥1∑kπk=1 for k≥1\sum_k \pi_k = 1 \text{ for }k \geq 1πk≥0 for k≥1πk≥0 for k≥1\pi_k\ge0 \text{...
J'ai un problème de régression linéaire. En bref, j'ai un ensemble de données, je l'ai divisé en deux sous-ensembles. Un sous-ensemble est utilisé pour trouver la régression linéaire (sous-ensemble d'apprentissage), un autre est utilisé pour l'évaluer (sous-ensemble d'évaluation). Ma question est...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
Disons que je veux prédire si un projet sera rentable ou non. Dans mes données d'échantillon, la variable de réponse est en fait une variable continue: le $ profit / loss du projet. Parce que mon objectif ultime est juste une classification binaire (projet rentable ou projet non rentable), dois-je...
J'ai une question philosophique concernant le biais variable omis. Nous avons le modèle de régression typique (modèle de population) où proviennent les échantillons , puis un tas de conditions dans lesquelles les estimations de l'OLS se comportent assez
Tenter de reproduire les résultats de l'article récemment publié, Aghion, Philippe, John Van Reenen et Luigi Zingales. 2013. «Innovation and Institutional Ownership». American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Les données et le code stata sont disponibles sur