Statistiques et Big Data regression

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Obtenir des valeurs de p pour «multinom» dans R (package nnet)

Comment obtenir des valeurs de p en utilisant la multinomfonction de nnetpackage dans R? J'ai un ensemble de données qui se compose de «scores de pathologie» (absents, légers, graves) comme variable de résultat, et deux effets principaux: l'âge (deux facteurs: vingt / trente jours) et le groupe de traitement (quatre …

19 r regression p-value multinomial

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Interprétation du modèle ARIMA

J'ai une question sur les modèles ARIMA. Disons que j'ai une série temporelle que je voudrais prévoir et qu'un modèle ARIMA ( 2 , 2 ) semble être un bon moyen de mener l'exercice de prévision. Δ Y t = α 1 Δ Y t - 1 + α 2 …

19 regression time-series interpretation

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Analyse de médiation multiple dans R

Je me demande si quelqu'un connaît un moyen d'exécuter un modèle de médiation multiple dans R. Je sais que le package de médiation permet plusieurs modèles de médiation simples, mais je veux exécuter un modèle qui évalue plusieurs modèles de médiation simultanément. Je suppose que je peux le faire dans …

19 r regression mediation

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Quelle est la difference entre lm () et rlm ()?

Je viens de trouver la fonction "Robust Fitting of Linear Models" rlm() dans la MASSbibliothèque . Je voudrais connaître la différence entre cette fonction et la fonction de régression linéaire standard, lm(). Quelqu'un pourrait-il me donner une courte explication?

19 r regression

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Nombre maximal de variables indépendantes pouvant être entrées dans une équation de régression multiple

Quelle est la limite du nombre de variables indépendantes que l'on peut entrer dans une équation de régression multiple? J'ai 10 prédicteurs que j'aimerais examiner en termes de leur contribution relative à la variable de résultat. Dois-je utiliser une correction bonferroni pour ajuster pour plusieurs analyses?

19 regression predictor importance bonferroni

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Qualité de l'ajustement et quel modèle choisir la régression linéaire ou Poisson

J'ai besoin de conseils concernant deux dilemmes principaux dans ma recherche, qui est une étude de cas de 3 grands produits pharmaceutiques et de l'innovation. Le nombre de brevets par an est la variable dépendante. Mes questions sont Quels sont les critères les plus importants pour un bon modèle? Qu'est-ce …

19 regression generalized-linear-model linear-model goodness-of-fit poisson-regression

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Tracer et interpréter la régression logistique ordinale

J'ai une variable dépendante ordinale, la facilité, qui varie de 1 (pas facile) à 5 (très facile). L'augmentation des valeurs des facteurs indépendants est associée à une cote de facilité accrue. Deux de mes variables indépendantes ( condAet condB) sont catégoriques, chacune avec 2 niveaux, et 2 ( abilityA, abilityB) …

19 r regression logistic interpretation ordered-logit

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Comment contrôlez-vous un facteur / variable?

À ma connaissance, "Contrôle" peut avoir deux significations dans les statistiques. Groupe témoin: dans une expérience, aucun traitement n'est administré au membre du groupe témoin. Ex: Placebo vs Drug: vous donnez des médicaments à un groupe et non à l'autre (contrôle), qui est également appelé «expérience contrôlée». Contrôle d'une variable: …

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Régression bêta des données de proportion, y compris 1 et 0

J'essaie de produire un modèle pour lequel j'ai une variable de réponse qui est une proportion entre 0 et 1, cela inclut pas mal de 0 et de 1 mais aussi de nombreuses valeurs entre les deux. Je pense à tenter une régression bêta. Le package que j'ai trouvé pour …

19 regression mixed-model beta-distribution zero-inflation beta-regression

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Pourquoi la régression concerne-t-elle la variance?

Je lis cette note . À la page 2, il indique: "Quelle part de la variance des données s'explique par un modèle de régression donné?" "L'interprétation de la régression concerne la moyenne des coefficients; l'inférence concerne leur variance." J'ai lu de telles déclarations à plusieurs reprises, pourquoi nous soucierions-nous de …

19 regression variance interpretation

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Quelle est la différence entre les données transversales regroupées et les données de panel?

Ils semblent si similaires. S'agit-il de la même chose mais simplement appelés noms différents?

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La forêt aléatoire pour la régression est-elle une «vraie» régression?

Les forêts aléatoires sont utilisées pour la régression. Cependant, d'après ce que je comprends, ils attribuent une valeur cible moyenne à chaque feuille. Puisqu'il n'y a que des feuilles limitées dans chaque arbre, il n'y a que des valeurs spécifiques que la cible peut atteindre à partir de notre modèle …

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LASSO souffre-t-il des mêmes problèmes que la régression pas à pas?

Les méthodes algorithmiques de sélection des variables par étapes tendent à sélectionner des modèles qui biaisent plus ou moins toutes les estimations dans les modèles de régression ( ββ\beta s et leurs SE, valeurs p , statistiques F , etc.), et sont à peu près aussi susceptibles d'exclure les vrais …

18 regression feature-selection lasso regression-strategies stepwise-regression

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Est-il judicieux d'utiliser la régression logistique avec un résultat binaire et un prédicteur?

J'ai une variable de résultat binaire {0,1} et une variable prédictive {0,1}. Je pense qu'il n'est pas logique de faire de la logistique à moins que j'inclue d'autres variables et que je calcule le rapport de cotes. Avec un seul prédicteur binaire, le calcul de la probabilité ne suffirait-il pas …

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Régression linéaire ou régression logistique ordinale pour prédire la cote du vin (de 0 à 10)

J'ai les données sur le vin d' ici qui se composent de 11 variables numériques indépendantes avec une note dépendante associée à chaque entrée avec des valeurs comprises entre 0 et 10. Cela en fait un excellent ensemble de données pour utiliser un modèle de régression pour étudier la relation …

18 r regression logistic ordered-logit

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