Questions marquées «linear-model»

Désigne tout modèle dans lequel une variable aléatoire est liée à une ou plusieurs variables aléatoires par une fonction linéaire dans un nombre fini de paramètres.

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Probabilité maximale restreinte avec un rang de colonne inférieur à la totalité de
Cette question traite de l'estimation du maximum de vraisemblance restreint (REML) dans une version particulière du modèle linéaire, à savoir: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), où X(α)X(α)X(\alpha) est une matrice ( n×pn×pn \times p ) paramétrée par α∈Rkα∈Rk\alpha \in \mathbb R^k , tout comme Σ(α)Σ(α)\Sigma(\alpha) …
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Bandes de confiance pour la ligne QQ
Cette question ne concerne pas spécifiquement R, mais j'ai choisi de l'utiliser Rpour l'illustrer. Considérez le code pour produire des bandes de confiance autour d'une ligne qq (normale): library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Je cherche une explication (ou un lien alternatif vers un document papier / en ligne expliquant) comment ces …
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Récupération des coefficients bruts et des variances de la régression polynomiale orthogonale
Il semble que si j'ai un modèle de régression tel que 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^3Je peux soit adapter un polynôme brut et obtenir des résultats peu fiables, soit ajuster un polynôme orthogonal et obtenir des coefficients qui n'ont pas d'interprétation physique directe (par exemple, je …
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Régression linéaire Que nous disent la statistique F, R au carré et l'erreur-type résiduelle?
Je suis vraiment confus quant à la différence de sens concernant le contexte de régression linéaire des termes suivants: Statistique F R au carré Erreur standard résiduelle J'ai trouvé cette webstie qui m'a donné un bon aperçu des différents termes impliqués dans la régression linéaire, mais les termes mentionnés ci-dessus …
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Effectuer une régression linéaire, mais forcer la solution à passer par certains points de données particuliers
Je sais comment effectuer une régression linéaire sur un ensemble de points. Autrement dit, je sais comment adapter un polynôme de mon choix, à un ensemble de données donné (au sens LSE). Cependant, ce que je ne sais pas, c'est comment forcer ma solution à passer par certains points particuliers …
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Sélection des composants PCA qui séparent les groupes
J'ai fréquemment utilisé pour diagnostiquer mes données multivariées à l'aide de l'ACP (données omiques avec des centaines de milliers de variables et des dizaines ou des centaines d'échantillons). Les données proviennent souvent d'expériences avec plusieurs variables indépendantes catégorielles définissant certains groupes, et je dois souvent passer par quelques composants avant …
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Prédiction sur les modèles à effets mixtes: que faire des effets aléatoires?
Prenons cet ensemble de données hypothétique: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) nous pouvons utiliser lmepour modéliser la réponse avec un modèle à effet aléatoire: …
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Comment puis-je utiliser la valeur de
Les graphiques ci-dessous sont des diagrammes de dispersion résiduels d'un test de régression pour lesquels les hypothèses de "normalité", "homoscédasticité" et "indépendance" ont déjà été vérifiées à coup sûr! Pour tester l' hypothèse de «linéarité» , bien que, en regardant les graphiques, on puisse deviner que la relation est curviligne, …
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Comment justifier le terme d'erreur dans l'ANOVA factorielle?
Une question probablement très basique sur l'ANOVA multifactorielle. Supposons une conception bidirectionnelle dans laquelle nous testons à la fois les effets principaux A, B et l'interaction A: B. Lors du test de l'effet principal pour A avec le type I SS, l'effet SS est calculé comme la différence , où …
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