Saya mencari algoritma regresi linier yang paling cocok untuk data yang variabel independennya (x) memiliki kesalahan pengukuran konstan dan variabel dependen (y) memiliki kesalahan tergantung sinyal. Gambar di atas menggambarkan pertanyaan
Saya sedang mengerjakan validasi silang dari prediksi data saya dengan 200 subjek dan 1000 variabel. Saya tertarik regresi ridge karena jumlah variabel (saya ingin menggunakan) lebih besar dari jumlah sampel. Jadi saya ingin menggunakan estimator penyusutan. Berikut ini adalah contoh data:...
Saya tertarik untuk memperkirakan rasio risiko yang disesuaikan, analog dengan bagaimana seseorang memperkirakan rasio odds yang disesuaikan menggunakan regresi logistik. Beberapa literatur (misalnya, ini ) menunjukkan bahwa menggunakan regresi Poisson dengan kesalahan standar Huber-White adalah...
Misalkan Anda ingin memperkirakan model linier: ( pengamatan respons, dan prediktor) nnnp+1p+1p+1E(yi)=β0+∑j=1pβjxijE(yi)=β0+∑j=1pβjxij\mathbb{E}(y_i) = \beta_0 + \sum_{j=1}^p \beta_j x_{ij} Salah satu cara untuk melakukan ini adalah melalui solusi OLS, yaitu memilih koefisien sehingga jumlah...
Saya ingin menghitung tingkat kejadian untuk disajikan di sepanjang rasio bahaya untuk menyajikan ukuran risiko relatif dan absolut. Saya melihat dalam penelitian lain bahwa tingkat kejadian seperti itu dapat dihitung menggunakan model poisson dengan waktu tindak lanjut dalam model sebagai offset....
Saya ingin menjalankan regresi dengan 4 hingga 5 variabel penjelas, tetapi saya hanya memiliki 15 pengamatan. Tidak dapat mengasumsikan variabel-variabel ini terdistribusi normal, adakah metode non-parametrik atau metode regresi lain yang
Saya adalah pendatang baru untuk analisis survival, meskipun saya memiliki beberapa pengetahuan dalam klasifikasi dan regresi. Untuk regresi, kami memiliki statistik MSE dan R square. Tetapi bagaimana kita dapat mengatakan bahwa model survival A lebih unggul daripada model survival B selain...
Pertimbangkan model linier ysaya= α + βxsaya+ ϵsayayi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i dan perkiraan untuk kemiringan dan mencegat dan menggunakan kuadrat terkecil biasa. Referensi ini untuk statistik matematika membuat pernyataan bahwa dan independen (dalam bukti teorema mereka). ß...
Dalam metode kuadrat terkecil, kami ingin memperkirakan parameter yang tidak diketahui dalam model: Yj= α + βxj+ εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Setelah kami melakukan itu (untuk beberapa nilai yang diamati), kami mendapatkan...
Bertahun-tahun yang lalu saya menemukan identitas ini melalui eksperimen bermain dengan data dan transformasi. Setelah menjelaskannya kepada profesor statistik saya, ia datang ke kelas berikutnya dengan bukti satu halaman menggunakan notasi vektor dan matriks. Sayangnya saya kehilangan kertas yang...
Dalam analisis regresi multivariat, tampaknya orang menggunakan definisi rasio odds yang disesuaikan yang berbeda. Bisakah Anda menjelaskan kepada saya apa OR yang disesuaikan itu dan bagaimana perbedaannya dari OR yang tidak disesuaikan ? Terima
Seorang instruktur di universitas saya mengajukan pertanyaan seperti ini (bukan untuk pekerjaan rumah karena kelas sudah selesai dan saya tidak ada di dalamnya). Saya tidak tahu bagaimana cara mendekatinya. Pertanyaannya menyangkut 2 kantong masing-masing berisi bermacam-macam buah yang...
Pemahaman saya adalah bahwa bahkan regresi tidak memberikan hubungan sebab akibat. Itu hanya dapat memberikan hubungan antara variabel y dan variabel x dan mungkin arah. Apakah saya benar? Saya sering menemukan frasa yang mirip dengan "x prediksi y" bahkan di sebagian besar buku pelajaran dan pada...
Saya menggunakan decomposefungsi ini Rdan menghasilkan 3 komponen rangkaian waktu bulanan saya (tren, musiman dan acak). Jika saya memplot grafik atau melihat tabel, saya dapat dengan jelas melihat bahwa deret waktu dipengaruhi oleh musiman. Namun, ketika saya mengembalikan deret waktu ke 11...
Saya memiliki variabel dependen yang dapat berkisar dari 0 hingga tak terbatas, dengan 0s sebenarnya pengamatan yang benar. Saya mengerti menyensor dan model Tobit hanya berlaku ketika nilai sebenarnya dari adalah sebagian tidak diketahui atau hilang, di mana data kasus dikatakan terpotong....
Saya mencoba memprediksi skor keseimbangan dan mencoba beberapa metode regresi yang berbeda. Satu hal yang saya perhatikan adalah bahwa nilai yang diprediksi tampaknya memiliki semacam batas atas. Yaitu, saldo aktual dalam , tetapi prediksi saya mencapai sekitar . Plot berikut menunjukkan saldo...
Misalkan dalam analisis regresi dalam R, saya memiliki jenis variabel variabel independen dengan 3 level dalam dataset kereta saya. Tetapi dalam data uji mengatur bahwa variabel faktor yang sama memiliki 5 level. Oleh karena itu saya tidak dapat memprediksi nilai respons untuk dataset uji. Apa yang...
Kadang-kadang kita mengasumsikan bahwa regressor adalah tetap, yaitu mereka non-stokastik. Saya pikir itu berarti semua prediktor, estimasi parameter, dll. Tanpa syarat, kan? Mungkinkah saya melangkah lebih jauh sehingga mereka bukan lagi variabel acak? Jika di sisi lain kita menerima bahwa...
\def\l{|\!|} Diberikan regresi net elastis minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 bagaimana rentang λλ\lambda dapat dipilih untuk validasi silang? Dalam...
Saya belajar tentang regresi. Saya telah melakukan beberapa regresi cross sectional yang baik-baik saja. Saya baru-baru ini melakukan regresi deret waktu sederhana. Jadi saya memiliki vektor ay & x masing-masing berisi 1000 pengamatan. Saya melakukan regresi sederhana di excel yang saya pikir...