Questions marquées «multiple-regression»

Régression comprenant au moins deux variables indépendantes non constantes.

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Quand faut-il utiliser la régression multiple avec codage fictif vs ANCOVA?
J'ai récemment analysé une expérience qui a manipulé 2 variables catégorielles et une variable continue en utilisant ANCOVA. Cependant, un examinateur a suggéré que la régression multiple avec la variable catégorielle codée comme variables fictives est un test plus approprié pour les expériences avec des variables catégorielles et continues. Quand …
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Comment gérer une forte corrélation entre les prédicteurs dans la régression multiple?
J'ai trouvé une référence dans un article qui va comme: Selon Tabachnick et Fidell (1996), les variables indépendantes avec une corrélation bivariée supérieure à 0,70 ne devraient pas être incluses dans l'analyse de régression multiple. Problème: J'ai utilisé dans un plan de régression multiple 3 variables corrélées> 0,80, VIF à …
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Qu'est-ce qu'un graphique variable ajouté (graphique de régression partielle) explique dans une régression multiple?
J'ai un modèle de jeu de données Movies et j'ai utilisé la régression: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Ce qui a donné la sortie: Maintenant, j'ai essayé de travailler …
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Quelle est la bonne façon de tester les différences significatives entre les coefficients?
J'espère que quelqu'un pourra m'aider à redresser un point de confusion. Disons que je veux tester si 2 ensembles de coefficients de régression sont significativement différents les uns des autres, avec la configuration suivante: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , avec 5 variables indépendantes. 2 groupes, de …
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Si je veux un modèle interprétable, existe-t-il d'autres méthodes que la régression linéaire?
J'ai rencontré des statisticiens qui n'utilisent jamais de modèles autres que la régression linéaire pour la prédiction, car ils croient que les "modèles ML" tels que la forêt aléatoire ou le renforcement du gradient sont difficiles à expliquer ou "non interprétables". Dans une régression linéaire, étant donné que l'ensemble des …
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Comment est-il possible d'obtenir un bon modèle de régression linéaire lorsqu'il n'y a pas de corrélation substantielle entre la sortie et les prédicteurs?
J'ai formé un modèle de régression linéaire, en utilisant un ensemble de variables / fonctionnalités. Et le modèle a de bonnes performances. Cependant, j'ai réalisé qu'il n'y a pas de variable avec une bonne corrélation avec la variable prédite. Comment est-ce possible?
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Différence entre l'analyse de régression et l'ajustement de courbe
Quelqu'un peut-il m'expliquer la ou les réelles différences entre l'analyse de régression et l'ajustement de courbe (linéaire et non linéaire), avec un exemple si possible? Il semble que les deux tentent de trouver une relation entre deux variables (dépendantes ou indépendantes) puis déterminent le paramètre (ou coefficient) associé aux modèles …
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L'ajout de variables dans une régression multivariable modifie-t-il les coefficients des variables existantes?
Disons que j'ai une régression multivariable (plusieurs variables indépendantes) qui se compose de 3 variables. Chacune de ces variables a un coefficient donné. Si je décide d'introduire une 4ème variable et de relancer la régression, les coefficients des 3 variables d'origine vont-ils changer? Plus largement: dans une régression multivariable (plusieurs …
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