regression-coefficients पर टैग किए गए जवाब

क्या मुख्य प्रभावों को शामिल किए बिना किसी मॉडल में दो-तरफ़ा बातचीत को शामिल करना कभी मान्य है? क्या होगा यदि आपकी परिकल्पना केवल बातचीत के बारे में है, क्या आपको अभी भी मुख्य प्रभावों को शामिल करने की आवश्यकता है?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

मैं एक पॉइसन प्रतिगमन में मुख्य प्रभावों (डमी-कोडित कारक के लिए गुणांक) की व्याख्या कैसे कर सकता हूं? निम्न उदाहरण मान लें: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

सरल रैखिक प्रतिगमन में, हमारे पास , जहां । मैंने अनुमानक प्राप्त किया: जहां और और का नमूना साधन हैं ।y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy अब मैं का प्रसरण …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

मैं कुछ डेटा मेरे पास एक दूसरे क्रम बहुपद फिट बनाने की कोशिश कर रहा हूँ। मान लें कि मैं इस फिट के साथ साजिश करता हूं ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) मुझे मिला: इसलिए, एक दूसरा क्रम फिट काफी अच्छा काम करता है। मैं …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

मुझे यह भी पता नहीं है कि क्या यह प्रश्न समझ में आता है, लेकिन कई प्रतिगमन और आंशिक सहसंबंध के बीच अंतर क्या है (सहसंबंध और प्रतिगमन के बीच स्पष्ट अंतर के अलावा, जो मैं लक्ष्य नहीं कर रहा हूं) क्या है? मैं निम्नलिखित का पता लगाना चाहता हूं: …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । मैं एक डेटासेट पर एक क्रॉस वेरिफाइड …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

पहले तो मुझे लगा कि आदेश से कोई फर्क नहीं पड़ता है, लेकिन फिर मैंने कई प्रतिगमन गुणांकों की गणना के लिए ग्राम-स्मिटिड ऑर्थोगोनाइजेशन प्रक्रिया के बारे में पढ़ा, और अब मैं दूसरे विचार रख रहा हूं। ग्राम-श्मिट प्रक्रिया के अनुसार, बाद में एक व्याख्यात्मक चर को अन्य चर के …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

सरल रैखिक प्रतिगमन के लिए, प्रतिगमन गुणांक मैट्रिक्स से सीधे गणना योग्य , जहां आश्रित चर का सूचकांक है, और व्याख्यात्मक चर का सूचकांक है।CCC डीईCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee यदि किसी के पास केवल सहसंयोजक मैट्रिक्स है, तो क्या कई व्याख्यात्मक चर वाले मॉडल के लिए गुणांक की गणना …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

जब हम कई प्रतिगमन करते हैं और कहते हैं कि हम चर में परिवर्तन के लिए चर में औसत परिवर्तन देख रहे हैं , तो अन्य सभी चर को स्थिर रखते हुए, हम अन्य चर को किस मान पर स्थिर रख रहे हैं? उनका मतलब? शून्य? कोई मान?x यyyyxएक्सx मुझे …

22 multiple-regression  interpretation  least-squares  regression-coefficients  controlling-for-a-variable 

मैं आर में बूट पैकेज में देख रहा हूं और जब मैंने इसे उपयोग करने के तरीके के बारे में कई अच्छे प्राइमरों को पाया है, मुझे अभी तक कुछ भी नहीं मिला है जो बताता है कि "पर्दे के पीछे" क्या हो रहा है। उदाहरण के लिए, इस उदाहरण …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

क्या कोई मुझे सलाह दे सकता है कि एक क्लॉगल लिंक का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन से अनुमानों की व्याख्या कैसे करें? मैंने निम्नलिखित मॉडल फिट किया है lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) उदाहरण के लिए, समय का अनुमान 0.015 है। क्या यह कहना …

21 logistic  regression-coefficients 

मैं सोच रहा हूं कि एक रैखिक मॉडल में आंशिक और गुणांक के बीच सटीक संबंध क्या है और क्या मुझे कारकों के महत्व और प्रभाव को स्पष्ट करने के लिए केवल एक या दोनों का उपयोग करना चाहिए।R2आर2R^2 जहां तक ​​मुझे पता है, summaryमुझे गुणांक के अनुमान मिलते हैं, …

21 r  regression  multiple-regression  regression-coefficients  r-squared