Questions marquées «multiple-regression»

Régression comprenant au moins deux variables indépendantes non constantes.

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Lorsque vous effectuez une régression multiple, quand devriez-vous centrer vos variables prédictives et quand devriez-vous les normaliser?
Dans certaines publications, j'ai lu qu'une régression avec plusieurs variables explicatives, si différentes unités, devait être normalisée. (La normalisation consiste à soustraire la moyenne et à la diviser par l'écart type.) Dans quels autres cas dois-je normaliser mes données? Existe-t-il des cas dans lesquels je devrais seulement centrer mes données …
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Quand faut-il appeler la «régression linéaire» «apprentissage par la machine»?
Lors d'un récent colloque, le résumé du locuteur a affirmé qu'ils utilisaient l'apprentissage automatique. Au cours de l'entretien, la seule chose liée à l'apprentissage automatique était qu'ils effectuaient une régression linéaire sur leurs données. Après avoir calculé les coefficients d'ajustement optimal dans l'espace des paramètres 5D, ils ont comparé ces …
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Exagérons-nous l’importance des hypothèses et de l’évaluation des modèles à une époque où les analyses sont souvent effectuées par des non-spécialistes?
En bout de ligne , plus j'en apprends sur les statistiques, moins je me fie aux articles publiés dans mon domaine; Je crois simplement que les chercheurs ne font pas assez bien leurs statistiques. Je suis un profane, pour ainsi dire. J'ai une formation en biologie mais je n'ai aucune …
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Est-ce une bonne idée d’ajuster les valeurs p dans une régression multiple pour des comparaisons multiples?
Supposons que vous êtes un chercheur en sciences sociales / économétrique qui essaie de trouver des prédicteurs pertinents de la demande d'un service. Vous avez 2 variables de résultat / variables dépendantes décrivant la demande (en utilisant le service oui / non et le nombre d'occasions). Vous avez 10 variables …
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Existe-t-il une différence entre "contrôler pour" et "ignorer" d'autres variables dans la régression multiple?
Le coefficient d'une variable explicative dans une régression multiple nous indique la relation de cette variable explicative avec la variable dépendante. Tout cela, tout en "contrôlant" les autres variables explicatives. Comment je l'ai vu jusqu'à présent: Lors du calcul de chaque coefficient, les autres variables ne sont pas prises en …
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Dans quelle mesure la régression multiple peut-elle réellement «contrôler» les covariables?
Nous connaissons tous des études observationnelles qui tentent d'établir un lien de causalité entre un prédicteur X non randomisé et un résultat en incluant chaque facteur de confusion potentiel imaginable dans un modèle de régression multiple. En argumentant ainsi, en «contrôlant pour» tous les facteurs de confusion, nous isolons l'effet …
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Comment présenter les résultats d'un lasso utilisant glmnet?
J'aimerais trouver des prédicteurs pour une variable dépendante continue sur un ensemble de 30 variables indépendantes. J'utilise la régression de Lasso telle qu'implémentée dans le paquet glmnet de R. Voici du code factice: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) …
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