Statistiques et Big Data linear-model

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Pourquoi est-il important de faire une distinction entre régression «linéaire» et «non linéaire»?

Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité des modèles linéaires généralisés. Il semble extrêmement …

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Pourquoi le test F dans les modèles linéaires gaussiens est le plus puissant?

Pour un modèle linéaire gaussien où est supposé se trouver dans un espace vectoriel et a la distribution normale standard sur , la statistique du test pour où est un espace vectoriel, est une fonction un à un croissante de la statistique de déviance : Comment savoir que cette statistique …

12 hypothesis-testing normal-distribution linear-model power likelihood-ratio

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Différence des valeurs de p rapportées entre lm et aov dans R

Qu'est-ce qui explique les différences de valeurs de p dans ce qui suit aovet dans les lmappels? La différence est-elle uniquement due à différents types de calculs de sommes de carrés? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r regression anova linear-model sums-of-squares

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Pourquoi lm et biglm dans R donnent-ils des valeurs de p différentes pour les mêmes données?

Voici un petit exemple: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Maintenant avec le base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x …

12 r regression p-value linear-model

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Que signifie «curviligne»?

Pour autant que je sache, curviligne est défini vaguement mais signifie la même chose que non linéaire . Est-ce exact? Ou bien curviligne a-t-il une définition distincte?

12 linear-model nonlinear-regression terminology definition

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La théorie derrière l'argument des poids dans R lors de l'utilisation de lm ()

Après une année d'études supérieures, ma compréhension des "moindres carrés pondérés" est la suivante: soit , soit matrice de conception , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p soit un vecteur de paramètres, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n soit un …

12 r linear-model weighted-regression

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Comment discuter d'un nuage de points avec plusieurs lignes émergentes?

Nous avons mesuré deux variables et le nuage de points semble suggérer plusieurs modèles "linéaires". Y a-t-il un moyen d'essayer de distiller ces modèles? L'identification d'autres variables indépendantes s'est avérée difficile. Les deux variables sont fortement biaisées vers la gauche (vers les petits nombres), c'est une distribution attendue dans notre …

11 linear-model scatterplot

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Utilisation de décibels dans les statistiques

Je travaille sur un projet qui consiste à lire des étiquettes RFID et à comparer la puissance du signal que le lecteur voit lorsque vous changez la configuration de l'antenne (nombre d'antennes, position, etc ...). Dans le cadre du projet, je dois comparer les configurations pour voir lesquelles sont les …

11 data-transformation linear-model descriptive-statistics

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Masquer un modèle de régression au professeur (cuirassé de régression) [fermé]

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je travaille sur un devoir où mon professeur aimerait …

11 self-study multiple-regression estimation linear-model

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Montrant que l'estimateur OLS est équivariant à l'échelle?

Je n'ai pas de définition formelle de l'équivariance d'échelle, mais voici ce que l' introduction à l'apprentissage statistique dit à ce sujet à la p. 217: Les coefficients standard des moindres carrés ... sont équivariants à l'échelle : la multiplication de par une constante conduit simplement à une mise à …

11 least-squares linear-model

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Intervalle de prédiction = intervalle crédible?

Je me demande si l'intervalle de prédiction et l'intervalle crédible évaluent la même chose. Par exemple, avec une régression linéaire, lorsque vous estimez l'intervalle de prédiction d'une valeur ajustée, vous estimez les limites de l'intervalle dans lequel vous vous attendez à ce que votre valeur tombe. À l'inverse d'un intervalle …

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Comment interpréter un coefficient de régression linéaire négatif pour une variable de résultat enregistrée?

J'ai un modèle de régression linéaire où la variable dépendante est enregistrée et une variable indépendante est linéaire. Le coefficient de pente pour une variable indépendante clé est négatif: . Je ne sais pas comment interpréter.−.0564−.0564-.0564 Dois-je utiliser la valeur absolue puis la transformer en un négatif comme ceci: (exp(0.0564)−1)⋅100=5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) …

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Extensions possibles des tracés de diagnostic par défaut pour lm (en R et en général)?

J'ai commencé à creuser un peu dans la fonction plot.lm , cette fonction donne six tracés pour lm, ce sont: un tracé des résidus par rapport aux valeurs ajustées un graphique Scale-Location de sqrt (| résidus |) par rapport aux valeurs ajustées un tracé QQ normal, un tracé des distances …

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Hypothèse de normalité dans la régression linéaire

En tant qu'hypothèse de régression linéaire, la normalité de la distribution de l'erreur est parfois à tort "étendue" ou interprétée comme le besoin de normalité du y ou du x. Est-il possible de construire un scénario / ensemble de données où les X et Y ne sont pas normaux mais …

11 regression linear-model assumptions

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Comment calculer la différence de deux pentes?

Existe-t-il une méthode pour comprendre si deux lignes sont (plus ou moins) parallèles? J'ai deux lignes générées à partir de régressions linéaires et je voudrais comprendre si elles sont parallèles. En d'autres termes, je voudrais obtenir les différentes pentes de ces deux lignes. Existe-t-il une fonction R pour calculer cela? …

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