multicollinearity पर टैग किए गए जवाब

आप कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल से उत्तरजीविता वक्र की व्याख्या कैसे करते हैं? इस खिलौना उदाहरण में, मान लें कि हमारे पास डेटा ageमें परिवर्तनशील पर एक कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल है kidney, और उत्तरजीविता वक्र उत्पन्न करता है। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() उदाहरण …

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मैं एक लेख के परिणामों की व्याख्या करने की कोशिश कर रहा हूं, जहां उन्होंने विभिन्न परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए कई प्रतिगमन लागू किए हैं। हालाँकि, का (मानकीकृत B गुणांकों को रूप में परिभाषित किया गया है जहाँ निर्भर है। चर और एक है) रिपोर्ट की गई से …

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क्या चर का एक सेट होना संभव है जो असंबद्ध लेकिन रैखिक रूप से निर्भर हैं?KKK यानी औरcor(xi,xj)=0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑Ki=1aixi=0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 यदि हाँ, तो आप एक उदाहरण लिख सकते हैं? EDIT: उत्तरों से यह निम्नानुसार है कि यह संभव नहीं है। क्या यह कम से कम संभव है कि जहां …

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मैं एक पदानुक्रमित प्रतिगमन विश्लेषण चला रहा हूं और मुझे कुछ संदेह है: क्या हम केंद्रित चर का उपयोग करके इंटरैक्शन शब्द की गणना करते हैं? क्या हमें निर्भर चर के अलावा, सभी निरंतर चर को हमारे डेटासेट में रखना है? जब हमें कुछ चरों को लॉग करना होता है …

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बुनियादी ढांचा: प्रतिगमन मॉडल: जहां C नियंत्रण चर का वेक्टर है।y=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon मैं में रुचि रखता और नकारात्मक होने के लिए और अपेक्षा करता । हालांकि, मॉडल में समस्या है, सहसंबंध के गुणांक द्वारा दिया गया है, ( , 0.9345, गल ( , 0.1765, ( , 0.3019।ββ\betaβ1β1\beta_1β2β2\beta_2x1x1x_1x2)=x2)=x_2)=x1x1x_1x3)=x3)=x_3)=x2x2x_2x3)=x3)=x_3)= …

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मान लीजिए कि हमें फॉर्म के डेटा का एक सेट दिया गया है (y,x1,x2,⋯,xn)(y,x1,x2,⋯,xn)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n}) तथा (y,x1,एक्स2, ⋯,एक्सएन - 1)(y,एक्स1,एक्स2,⋯,एक्सn-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})। हमें भविष्यवाणी करने का काम दिया जाता हैyyy के मूल्यों पर आधारित है एक्सएक्सx। हम दो अनुमानों का अनुमान लगाते हैं: yy=च1(एक्स1, ⋯ ,एक्सएन - 1,एक्सn)=च2(एक्स1, ⋯,एक्सएन - 1)(1)(2)(1)y=च1(एक्स1,⋯,एक्सn-1,एक्सn)(2)y=च2(एक्स1,⋯,एक्सn-1) …

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