Les paramètres d'un modèle de régression. Le plus souvent, les valeurs par lesquelles les variables indépendantes seront multipliées pour obtenir la valeur prédite de la variable dépendante.
J'ai exécuté un modèle mixte linéaire généralisé dans R et inclus un effet d'interaction entre deux prédicteurs. L'interaction n'était pas significative, mais les principaux effets (les deux prédicteurs) l'étaient tous les deux. Maintenant, de nombreux exemples de manuels me disent que s'il y a un effet significatif de l'interaction, les …
Je crois que le concept ß 0 est la moyenne lorsque la variable nominale est égale à 0 (ou est le groupe de référence), ce qui donne l'interprétation d'extrémité que le coefficient de régression est la différence moyenne des deux catégories. Même avec> 2 catégories Je suppose que chaque β …
J'utilise scikit-learn de Python pour former et tester une régression logistique. scikit-learn renvoie les coefficients de régression des variables indépendantes, mais il ne fournit pas les erreurs standard des coefficients. J'ai besoin de ces erreurs standard pour calculer une statistique de Wald pour chaque coefficient et, à son tour, comparer …
Dans une régression linéaire multiple, il est possible de trouver le coefficient avec la formule suivante. b=(X′X)−1(X′)Yb=(X′X)−1(X′)Ouib = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Par exemple: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) > …
Je me rends compte que c'est une question très fondamentale, mais je ne trouve de réponse nulle part. Je calcule les coefficients de régression en utilisant les équations normales ou la décomposition QR. Comment puis-je calculer les erreurs standard pour chaque coefficient? Je pense généralement que les erreurs standard sont …
Je gère un LASSO qui a des prédicteurs de variables catégoriques et des prédicteurs continus. J'ai une question sur les variables catégorielles. La première étape que je comprends est de les diviser en deux nuls, de les normaliser pour une pénalisation équitable, puis de régresser. Plusieurs options se présentent pour …
Lorsque vous faites un GLM et que vous obtenez l'erreur "non défini en raison des singularités" dans la sortie anova, comment peut-on contrer cette erreur? Certains ont suggéré que cela est dû à la colinéarité entre les covariables ou que l'un des niveaux n'est pas présent dans l'ensemble de données …
Je ne sais pas si normaliser est le mot correct à utiliser ici, mais je ferai de mon mieux pour illustrer ce que j'essaie de demander. L'estimateur utilisé ici est le moindre carré. Supposons que vous ayez y=β0+β1x1y=β0+β1x1y=\beta_0+\beta_1x_1 , vous pouvez le centrer autour de la moyenne par où et …
Supposons que vous ajustiez une régression linéaire / logistique , dans le but d'une estimation non biaisée de . Vous êtes très confiant que et sont très positifs par rapport au bruit dans leurs estimations.a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 a1a2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Si vous avez la covariance …
J'ai des données limitées entre 0 et 1. J'ai utilisé le betaregpackage dans R pour adapter un modèle de régression avec les données limitées comme variable dépendante. Ma question est: comment interpréter les coefficients de la régression?
Après avoir demandé des éclaircissements sur les coefficients du modèle linéaire ici, j'ai une question de suivi concernant les coefficients de niveaux de facteur non significatifs (valeur p élevée). Exemple: si mon modèle linéaire comprend un facteur à 10 niveaux et que seulement 3 de ces niveaux ont des valeurs …
Dans Thinking, Fast and Slow , Daniel Kahneman pose la question hypothétique suivante: (P. 186) Julie est actuellement senior dans une université d'État. Elle lisait couramment quand elle avait quatre ans. Quelle est sa moyenne pondérée cumulative (moyenne cumulative)? Son intention est d'illustrer comment nous ne tenons souvent pas compte …
J'ai un problème de classification binaire à partir de plusieurs fonctionnalités. Les coefficients d'une régression logistique (régularisée) ont-ils une signification interprétable? Je pensais qu'ils pourraient indiquer la taille de l'influence, étant donné que les caractéristiques sont préalablement normalisées. Cependant, dans mon problème, les coefficients semblent dépendre sensiblement des caractéristiques que …
J'ai lu dans Abdi (2003) que Lorsque les variables indépendantes sont orthogonales par paire, l'effet de chacune d'elles dans la régression est évalué en calculant la pente de la régression entre cette variable indépendante et la variable dépendante. Dans ce cas (c'est-à-dire l'orthogonalité des IV), les coefficients de régression partielle …
Lorsque vous exécutez une régression de crête, comment interprétez-vous les coefficients qui se retrouvent plus grands que leurs coefficients correspondants sous les moindres carrés (pour certaines valeurs de )? La régression des crêtes n'est-elle pas censée réduire les coefficients de façon monotone?λλ\lambda Sur une note connexe, comment interpréter un coefficient …
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