Statistiques et Big Data regression

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Fonction de transfert d'intervention ARIMA - Comment visualiser l'effet

J'ai une série chronologique mensuelle avec une intervention et je voudrais quantifier l'effet de cette intervention sur le résultat. Je me rends compte que la série est plutôt courte et l'effet n'est pas encore conclu. Les données cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, …

11 r regression arima intervention-analysis

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Tester si deux coefficients de régression sont significativement différents (dans R idéalement)

S'il s'agit d'une question en double, veuillez indiquer la bonne façon, mais les questions similaires que j'ai trouvées ici ne sont pas suffisamment similaires. Supposons que j'évalue le modèleOui= α + βX+ uOui=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u et trouvez que . Cependant, il s'avère que , et je soupçonne …

11 r regression hypothesis-testing econometrics

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Comment les variables instrumentales répondent-elles au biais de sélection?

Je me demande comment une variable instrumentale aborde le biais de sélection dans la régression. Voici l'exemple que je mâche: dans la plupart des économétries inoffensives , les auteurs discutent d'une régression IV relative au service militaire et aux gains plus tard dans la vie. La question est: "Est-ce que …

11 regression econometrics bias causality instrumental-variables

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Pourquoi les diagnostics sont-ils basés sur les résidus?

Dans une régression linéaire simple, on veut souvent vérifier si certaines hypothèses sont remplies pour pouvoir faire l'inférence (par exemple, les résidus sont normalement distribués). Est-il raisonnable de vérifier les hypothèses en vérifiant si les valeurs ajustées sont normalement distribuées?

11 regression residuals diagnostic

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Les résultats de la régression de crête diffèrent en utilisant lm.ridge et glmnet

J'ai appliqué quelques données pour trouver la meilleure solution de variables du modèle de régression en utilisant la régression de crête dans R. J'ai utilisé lm.ridgeet glmnet(quand alpha=0), mais les résultats sont très différents, surtout quand lambda=0. Il suppose que les deux estimateurs de paramètres ont les mêmes valeurs. Alors, …

11 r regression ridge-regression glmnet

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Distribution d'échantillonnage des coefficients de régression

J'ai précédemment appris sur les distributions d'échantillonnage qui ont donné des résultats qui étaient pour l'estimateur, en termes de paramètre inconnu. Par exemple, pour les distributions d'échantillonnage de et dans le modèle de régression linéaire β 1Yi=βo+β1Xi+εiβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal …

11 regression self-study bayesian mathematical-statistics sampling

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Qu'est-ce qu'une bonne visualisation pour les régressions de Poisson?

Je veux associer des défauts de code à des mesures de complexité de code comme la proximité. Un modèle courant consiste à considérer cela comme un processus de Poisson, où la durée correspond au temps passé à coder et la densité est fonction de la complexité du code. Je suis …

11 regression data-visualization poisson-distribution

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Que faire des variables colinéaires

Avertissement: Ceci est pour un projet de devoirs. J'essaie de trouver le meilleur modèle pour les prix des diamants, en fonction de plusieurs variables et je semble avoir un assez bon modèle jusqu'à présent. Cependant, j'ai rencontré deux variables qui sont évidemment colinéaires: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight …

11 regression correlation self-study model-selection multicollinearity

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Quel est l'avantage de réduire la dimensionnalité des prédicteurs à des fins de régression?

Quels sont les applications ou les avantages des techniques de régression par réduction de dimension (DRR) ou de réduction de dimensionnalité supervisée (SDR) par rapport aux techniques de régression traditionnelles (sans réduction de dimensionnalité)? Ces classes de techniques trouvent une représentation de faible dimension de l'ensemble des caractéristiques du problème …

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Comment fixer un coefficient dans une régression logistique ordinale sans hypothèse de cotes proportionnelles dans R?

Je veux faire une régression logistique ordinale dans R sans l'hypothèse de cotes de proportionnalité. Je sais que cela peut être fait directement en utilisant la vglm()fonction en Rdéfinissant parallel=FALSE. Mais mon problème est de savoir comment corriger un ensemble particulier de coefficients dans cette configuration de régression? Par exemple, …

11 r regression logistic

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Existe-t-il un test pour le biais variable omis dans OLS?

Je connais le test de réinitialisation Ramsey qui peut détecter des dépendances non linéaires. Cependant, si vous jetez simplement l'un des coefficients de régression (simplement des dépendances linéaires), vous pouvez obtenir un biais, selon les corrélations. Ceci n'est évidemment pas détecté par le test de réinitialisation. Je n'ai pas trouvé …

11 regression multiple-regression bias causality diagnostic

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Comment obtenir une région d'ellipse à partir de données distribuées normales bivariées?

J'ai des données qui ressemblent à: J'ai essayé d'appliquer une distribution normale (l'estimation de la densité du noyau fonctionne mieux, mais je n'ai pas besoin d'une telle précision) et cela fonctionne assez bien. Le tracé de densité fait une ellipse. J'ai besoin d'obtenir cette fonction d'ellipse pour décider si un …

11 r regression pdf bivariate

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Comment conceptualiser l'erreur dans un modèle de régression?

J'assiste à un cours d'analyse de données et certaines de mes idées bien ancrées sont ébranlées. À savoir, l'idée que l'erreur (epsilon), ainsi que toute autre sorte de variance, ne s'applique (donc je pensais) qu'à un groupe (un échantillon ou une population entière). Maintenant, on nous apprend que l'une des …

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Régression basée par exemple sur les jours de la semaine

J'ai besoin d'un peu d'aide pour aller dans la bonne direction. Cela fait longtemps que je n'ai étudié aucune statistique et le jargon semble avoir changé. Imaginez que j'ai un ensemble de données liées à la voiture telles que Temps de trajet de la ville A à la ville B …

11 regression categorical-data categorical-encoding

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Extensions possibles des tracés de diagnostic par défaut pour lm (en R et en général)?

J'ai commencé à creuser un peu dans la fonction plot.lm , cette fonction donne six tracés pour lm, ce sont: un tracé des résidus par rapport aux valeurs ajustées un graphique Scale-Location de sqrt (| résidus |) par rapport aux valeurs ajustées un tracé QQ normal, un tracé des distances …

11 r regression linear-model diagnostic

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