linear-model पर टैग किए गए जवाब

मैं रैखिक प्रतिगमन को संशोधित कर रहा हूं। Greene राज्यों द्वारा पाठ्यपुस्तक: अब, निश्चित रूप से रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर अन्य धारणाएं होंगी, जैसे कि | यह धारणा रैखिकता धारणा के साथ संयुक्त है (जो कि प्रभाव में को परिभाषित करता है ), मॉडल पर संरचना डालता है।E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0ϵϵ\epsilon हालांकि, linearity …

10 econometrics  linear-model  assumptions  causality  definition 

मैंने यहां सामान्य से कम वर्गों के लिए इस संकेतन को देखा । मिनटw∥ एक्सडब्ल्यू - वाई∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 मैंने कभी भी डबल बार और 2 को नीचे नहीं देखा है। इन प्रतीकों का क्या मतलब है? क्या उनके लिए विशिष्ट शब्दावली है?

10 regression  least-squares  linear-model  linear-algebra  notation 

मान लीजिए कि मेरे पास आश्रित चर का -vector और स्वतंत्र चर का -vector है। जब को विरुद्ध प्लॉट किया जाता है , तो मैं देखता हूं कि दोनों के बीच एक रैखिक संबंध (उर्ध्वगामी प्रवृत्ति) है। अब, इसका मतलब यह भी है कि और बीच एक रैखिक गिरावट है …

10 regression  data-transformation  linear-model 

क्या किसी को पता है कि (या पैकेज के merमाध्यम से प्राप्त lme4) एक वर्ग वस्तु के लिए उत्तोलन और कुक की दूरी की गणना कैसे करें (निकालें )? मैं एक अवशिष्ट विश्लेषण के लिए इनकी साजिश करना चाहता हूं।

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

मेरे पास निम्न रैखिक मॉडल है: अवशेषों को सम्‍मिलित करने के लिए मैंने आश्रित चर पर एक परिवर्तन को रूप में लागू करने की कोशिश की है, लेकिन मुझे अभी भी अवशेषों पर समान प्रशंसक प्रभाव दिखाई देता है। DV मान अपेक्षाकृत छोटा है इसलिए लॉग लेने से पहले +1 …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

मान लीजिए कि मैं एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल में रुचि रखता हूं, के लिए Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, क्योंकि मैं यह देखना चाहूंगा कि क्या दोनों कोवरियों के बीच बातचीत का Y पर कोई प्रभाव पड़ता है। प्रोफेसरों के कोर्स नोट्स (जिनके साथ मेरा संपर्क …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

डेटा श्रेणी के बाहर प्रतिगमन का उपयोग करने के बारे में आपके विचार क्या हैं? अगर हमें यकीन है कि यह एक रैखिक या पावर मॉडल आकार का अनुसरण करता है, तो क्या मॉडल डेटा रेंज से परे उपयोगी नहीं हो सकता है? उदाहरण के लिए मेरे पास मूल्य द्वारा …

10 regression  dataset  linear-model 

रैखिक प्रतिगमन में मैं एक सुखद परिणाम के साथ आया हूं कि अगर हम मॉडल फिट करते हैं E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, फिर, यदि हम , और डेटा को और करते हैं,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. यह मुझे के प्रतिगमन के …

10 regression  linear-model  r-squared  proof 

मेरे पास 1,449 डेटा बिंदुओं का एक नमूना है जो सहसंबद्ध नहीं हैं (आर-स्क्वेर्ड 0.006)। डेटा का विश्लेषण करते समय, मैंने पाया कि स्वतंत्र चर मानों को सकारात्मक और नकारात्मक समूहों में विभाजित करके, प्रत्येक समूह के लिए निर्भर चर के औसत में एक महत्वपूर्ण अंतर प्रतीत होता है। स्वतंत्र …

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यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

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पृष्ठभूमि मेरे पास एक क्षेत्र अध्ययन से डेटा है जिसमें चार उपचार स्तर हैं और प्रत्येक दो ब्लॉकों में छह प्रतिकृति हैं। (4x6x2 = 48 अवलोकन) ब्लॉक लगभग 1 मील अलग हैं, और ब्लॉकों के भीतर 42, 2 मीटर x 4 मीटर भूखंड और 1 मीटर चौड़ा पैदल मार्ग का …

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'द एलीमेंट ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग' में, रैखिक-मॉडल के पूर्वाग्रह-विघटन के लिए अभिव्यक्ति के रूप में दिया गया है Err(x0)=σ2ϵ+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2, कहाँ पे f(x0)f(x0)f(x_0)वास्तविक लक्ष्य समारोह, है मॉडल में यादृच्छिक त्रुटि के विचरण है और के रैखिक आकलनकर्ता है ।σ2ϵσϵ2 \sigma_\epsilon^2y=f( x )+ϵy=f(x)+εy=f(x)+\epsilonच^( x )च^(एक्स)\hat f(x)च( x )च(एक्स)f(x) विचरण शब्द मुझे …

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Wooldridge की परिचयात्मक अर्थमिति में एक उद्धरण है: तर्क त्रुटियों के लिए सामान्य वितरण को न्यायोचित ठहरा आमतौर पर कुछ इस तरह से चलाता है: क्योंकि कई अलग अलग अप्रत्यक्ष प्रभावित करने वाले कारकों का योग है , हम यह निष्कर्ष निकला कि केंद्रीय सीमा प्रमेय आह्वान कर सकते हैं …

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मेरे एक दोस्त ने हाल ही में पूछा कि साधारण क्या है, साधारण से कम वर्ग के बारे में। हमें चर्चा में कहीं भी नहीं मिला। हम दोनों सहमत थे कि ओएलएस रैखिक मॉडल का विशेष मामला है, इसके कई उपयोग हैं, अच्छी तरह से जानते हैं, और कई अन्य …

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