Statistiques et Big Data multiple-regression

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Quelle est / sont la différence «mécanique» entre la régression linéaire multiple avec décalages et séries chronologiques?

Je suis diplômé des affaires et de l'économie et j'étudie actuellement pour une maîtrise en ingénierie des données. Tout en étudiant la régression linéaire (LR) puis l'analyse des séries chronologiques (TS), une question m'est venue à l'esprit. Pourquoi créer une toute nouvelle méthode, c'est-à-dire des séries chronologiques (ARIMA), au lieu …

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Lors d'un test t pour la signification d'un coefficient de régression, pourquoi le nombre de degrés de liberté est-il

J'ai lu ici que était le nombre de degrés de liberté que je devrais utiliser lors d'un test t pour la signification d'un coefficient de régression, mais je ne comprends pas pourquoi. J'ai cru comprendre que les tests t avaient généralement degrés de liberté.n - p - 1n-p-1n-p-1n - 1n-1n-1

14 regression hypothesis-testing multiple-regression t-test

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Simulation de régression linéaire multiple

Je suis nouveau dans le langage R. Je voudrais savoir comment simuler à partir d'un modèle de régression linéaire multiple qui remplit les quatre hypothèses de la régression. D'accord, merci. Disons que je veux simuler les données sur la base de cet ensemble de données: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) …

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Régression linéaire lorsque Y est borné et discret

La question est simple: est-il approprié d'utiliser une régression linéaire lorsque Y est borné et discret (par exemple, le score du test 1 ~ 100, certains classements prédéfinis 1 ~ 17)? Dans ce cas, est-il «pas bon» d'utiliser la régression linéaire ou est-ce totalement faux de l'utiliser?

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Approches conflictuelles de la sélection des variables: AIC, valeurs p ou les deux?

D'après ce que je comprends, la sélection de variables basée sur les valeurs de p (au moins dans le contexte de régression) est très imparfaite. Il semble que la sélection de variables basée sur AIC (ou similaire) soit également considérée comme imparfaite par certains, pour des raisons similaires, bien que …

13 hypothesis-testing multiple-regression feature-selection model-selection aic

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Comment la somme de deux variables peut-elle expliquer plus de variance que les variables individuelles?

J'obtiens des résultats déroutants pour la corrélation d'une somme avec une troisième variable lorsque les deux prédicteurs sont corrélés négativement. Qu'est-ce qui cause ces résultats déroutants? Exemple 1: corrélation entre la somme de deux variables et une troisième variable Considérons la formule 16.23 à la page 427 du texte de …

13 correlation multiple-regression

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Qu'est-ce qu'une statistique F partielle?

Qu'est-ce qu'une statistique F partielle? Est-ce la même chose que le test F partiel? Quand calculeriez-vous une statistique F partielle? Je suppose que cela a quelque chose à voir avec la comparaison des modèles de régression, mais je ne suis pas en train de suivre quelque chose (?)

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Techniques d'analyse des ratios

Je recherche des conseils et des commentaires qui traitent de l'analyse des ratios et des taux. Dans le domaine dans lequel je travaille l'analyse des ratios en particulier est très répandue mais j'ai lu quelques articles qui suggèrent que cela peut être problématique, je pense à: Kronmal, Richard A. 1993. …

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Comment interpréter un modèle probit dans Stata?

Je ne sais pas comment interpréter cette régression probit que j'ai exécutée sur Stata. Les données sont sur l'approbation du prêt et le blanc est une variable fictive qui = 1 si une personne était blanche et = 0 si la personne ne l'était pas. Toute aide sur la façon …

13 regression multiple-regression stata

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Régression linéaire et autocorrélation spatiale

Je veux prédire la hauteur des arbres dans une certaine zone en utilisant certaines variables obtenues par télédétection. Comme la biomasse approximative, etc. Je veux d'abord utiliser une régression linéaire (je sais que ce n'est pas la meilleure idée mais c'est une étape incontournable pour mon projet). Je voulais savoir …

13 r multiple-regression spatial autocorrelation

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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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Multicolinéarité lorsque les régressions individuelles sont significatives, mais que les VIF sont faibles

J'ai 6 variables ( X1. . . X6x1...X6x_{1}...x_{6} ) que j'utilise pour prédire yyy . Lors de l'analyse de mes données, j'ai d'abord essayé une régression linéaire multiple. De là, seules deux variables étaient significatives. Cependant, lorsque j'ai effectué une régression linéaire comparant chaque variable individuellement à yyy , toutes …

13 multiple-regression multicollinearity vif

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La médiane 2SLS juste identifiée est-elle impartiale?

Dans Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion (Angrist et Pischke, 2009: page 209), je lis ce qui suit: (...) En fait, le 2SLS (par exemple, l'estimateur Wald simple) qui vient d'être identifié est approximativement sans biais . Ceci est difficile à montrer formellement parce que le 2SLS juste identifié n'a …

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Y a-t-il des circonstances où une régression pas à pas devrait être utilisée?

La régression pas à pas avait été surutilisée dans de nombreux articles biomédicaux dans le passé, mais cela semble s'améliorer avec une meilleure éducation de ses nombreux problèmes. De nombreux critiques plus âgés le demandent cependant. Quelles sont les circonstances dans lesquelles la régression pas à pas a un rôle …

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Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …

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