regression-coefficients पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए कि मैं एक सामान्यीकृत एक्स के खिलाफ को फिर से प्राप्त करना चाहता हूं , लेकिन मैं एक विरल समाधान चाहूंगा। प्रतिगमन के बाद, सबसे छोटे परिमाण वाले गुणांक को क्यों अनुमति नहीं दे रहा है?YYYXXX रिकॉर्ड के लिए, मैंने सुना है, और अक्सर उपयोग करते हैं, LARS …

14 regression  regression-coefficients 

ऐसा लगता है कि अगर मैं इस तरह के रूप में एक प्रतिगमन मॉडल है yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3मैं या तो एक कच्चे बहुपद को फिट कर सकता हूं और अविश्वसनीय परिणाम प्राप्त कर सकता हूं या एक ऑर्थोगोनल बहुपद को फिट कर सकता हूं …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

मैं इन दो शब्दों को लेकर आया हूं जो कई संदर्भों में परस्पर उपयोग किए जाते हैं। मूल रूप से, एक मध्यस्थ (एम) एक कारक है जो एक्स और वाई के बीच संबंधों पर प्रभाव डालता है। मॉडरेशन विश्लेषण आमतौर पर एक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करके किया जाता है। …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

इसलिए, मैं एक यादृच्छिक प्रभाव नकारात्मक-द्विपद मॉडल फिट करना चाहता हूं। इस तरह के एक मॉडल के लिए STATA घातांक गुणांक का उत्पादन कर सकता है। सहायता फ़ाइल के अनुसार ऐसे गुणांक को घटना-दर अनुपात के रूप में व्याख्या किया जा सकता है। दुर्भाग्य से मैं एक देशी अंग्रेजी बोलने …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

छोटी पृष्ठभूमि मैं प्रतिगमन विश्लेषण की व्याख्या पर काम कर रहा हूं, लेकिन मैं आर, आर स्क्वेर्ड और अवशिष्ट मानक विचलन के अर्थ के बारे में वास्तव में भ्रमित हूं। मुझे पता है परिभाषाएँ: चरित्र चित्रण आर एक स्कैल्पलॉट पर दो चर के बीच एक रैखिक संबंध की ताकत और …

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पिछले प्रश्नों और चर्चाओं से मूल्यवान प्रतिक्रिया एकत्र करने के बाद, मैं निम्नलिखित प्रश्न के साथ आया हूं: मान लीजिए कि लक्ष्य दो समूहों में प्रभाव के अंतर का पता लगाना है, उदाहरण के लिए पुरुष बनाम महिला। इसे करने के दो तरीके हैं: दो समूहों के लिए दो अलग-अलग …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

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क्या एक प्रतिसादकर्ता और एक प्रतिक्रिया ( +0,43) के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध प्राप्त करना संभव है और, उसके बाद, इस प्रतिगमन के लिए फिट किए गए प्रतिगमन मॉडल में एक नकारात्मक गुणांक प्राप्त करें? मैं कुछ मॉडलों के बीच प्रतिगामी के संकेत में परिवर्तन के बारे में बात नहीं …

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

मैं वर्तमान में ~ 300 चर और 800 टिप्पणियों के साथ एक डेटासेट पर एक द्विआधारी परिणाम के लिए एक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने पर काम कर रहा हूं। मैंने इस साइट पर स्टेप वाइज रिग्रेशन से जुड़ी समस्याओं के बारे में बहुत कुछ पढ़ा है और इसका उपयोग क्यों …

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मैं दो (2) रेफ्रिजरेंट (गैसों) का मूल्यांकन कर रहा हूं जो एक ही प्रशीतन प्रणाली में उपयोग किए गए थे। मैंने मूल्यांकन के लिए सक्शन तापमान ( ), संघनक तापमान ( ), और एम्परेज ( ) डेटा को संतृप्त किया है। डेटा के दो (2) सेट हैं; पहला सर्द ( …

12 regression  regression-coefficients 

मेरे पास एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल है जहां निर्भर चर लॉग होता है और एक स्वतंत्र चर रैखिक होता है। एक मुख्य स्वतंत्र चर के लिए ढलान गुणांक नकारात्मक है: । व्याख्या करने का तरीका निश्चित नहीं है।−.0564−.0564-.0564 क्या मैं निरपेक्ष मूल्य का उपयोग करता हूं तो इसे इस तरह …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

मेरा लक्ष्य इस विषय पर पिछले अनुसंधानों द्वारा प्राप्त गुणांक का उपयोग करना है, जो कि स्वतंत्र चर का एक सेट दिए गए वास्तविक परिणामों की भविष्यवाणी करता है। हालांकि, शोध पत्र केवल बीटा गुणांक और टी-मूल्य को सूचीबद्ध करता है। मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या मानकीकृत गुणांक को …

11 regression-coefficients 

बहुस्तरीय प्रतिगमन से मानकीकृत (निश्चित प्रभाव) प्रतिगमन भार कैसे प्राप्त किया जा सकता है? और, एक "ऐड-ऑन" के रूप में: इन-स्टैंडर्ड mer( इन पैकेज के lmerफंक्शन से ) lme4में से इन मानकीकृत भार को प्राप्त करने का सबसे आसान तरीका क्या है R?

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प्रतिगमन मॉडल है जहां साथ और , जिसमें का सहसंबंध गुणांक है ।a = 1.6 b = 0.4 r = 0.60302Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 तो और तो चारों ओर बंद कर रहे हैं और समीकरण बन जाता है जहां और है, यह भी एक है …

11 correlation  regression-coefficients 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

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