Questions marquées «regression»

Techniques d'analyse de la relation entre une (ou plusieurs) variables "dépendantes" et des variables "indépendantes".

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Forêt aléatoire vs régression
J'ai exécuté un modèle de régression OLS sur un ensemble de données avec 5 variables indépendantes. Les variables indépendantes et les variables dépendantes sont à la fois continues et liées linéairement. Le carré R est d'environ 99,3%. Mais quand j'exécute la même chose en utilisant une forêt aléatoire dans R, …
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Importance des prédicteurs dans la régression multiple: partiel vs coefficients standardisés
Je me demande quelle est la relation exacte entre le partiel et les coefficients dans un modèle linéaire et si je ne devrais utiliser qu'un seul ou les deux pour illustrer l'importance et l'influence des facteurs.R2R2R^2 Pour autant que je sache, avec summaryj'obtiens des estimations des coefficients, et avec anovala …
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Régression vs écart ANOVA (aov vs lm dans R)
J'ai toujours eu l'impression que la régression n'est qu'une forme plus générale d'ANOVA et que les résultats seraient identiques. Récemment, cependant, j'ai effectué une régression et une ANOVA sur les mêmes données et les résultats diffèrent considérablement. Autrement dit, dans le modèle de régression, les effets principaux et l'interaction sont …
21 r  regression  anova 
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Comment utiliser les poids dans la fonction lm dans R?
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Quelqu'un pourrait-il offrir des conseils sur la façon d'utiliser l' weightsargument dans la lmfonction de R ? Supposons, par exemple, que …
21 r  regression 
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Difficulté de tester la linéarité en régression
Dans la modélisation statistique: les deux cultures, Leo Breiman écrit La pratique appliquée actuelle consiste à vérifier l'ajustement du modèle de données à l'aide de tests d'adéquation et d'analyse résiduelle. À un moment donné, il y a quelques années, j'ai mis en place un problème de régression simulé en sept …
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Coefficient de détermination (
Je veux saisir pleinement la notion de décrivant la quantité de variation entre les variables. Chaque explication Web est un peu mécanique et obtuse. Je veux "comprendre" le concept, pas seulement utiliser mécaniquement les chiffres.r2r2r^2 Par exemple: heures étudiées vs score au test rrr = 0,8 r2r2r^2 = 0,64 Qu'est-ce …
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Quelles sont les hypothèses de régression des crêtes et comment les tester?
Considérons le modèle standard de régression multiple où , donc la normalité, l'homoscédasticité et la non corrélation des erreurs sont toutes valables.Y=Xβ+εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilonε∼N(0,σ2In)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) Supposons que nous effectuons une régression de crête, en ajoutant la même petite quantité à tous les éléments de la diagonale de :XXX βridge=[X′X+kI]−1X′Yβridge=[X′X+kI]−1X′Y\beta_\mathrm{ridge}=[X'X+kI]^{-1}X'Y …
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Dans la régression linéaire simple, d'où vient la formule de la variance des résidus?
Selon un texte que j'utilise, la formule de la variance du ithithi^{th} résiduel est donnée par: σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Je trouve cela difficile à croire car le ithithi^{th} résiduel est la différence entre la ithithi^{th} valeur observée et la ithithi^{th} valeur ajustée; si l'on devait calculer la variance …
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