Questions marquées «regression»

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

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Est-il possible en R (ou en général) de forcer les coefficients de régression à être un certain signe?
Je travaille avec des données du monde réel et les modèles de régression donnent des résultats contre-intuitifs. Normalement, je fais confiance aux statistiques, mais en réalité, certaines de ces choses ne peuvent pas être vraies. Le principal problème que je vois est qu'une augmentation d'une variable entraîne une augmentation de …
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Pourquoi les erreurs non distribuées normalement compromettent-elles la validité de nos déclarations de signification?
Il y a une hypothèse de normalité quand il s'agit de considérer les modèles OLS et c'est que les erreurs soient normalement distribuées. J'ai parcouru Cross Validated et il semble que Y et X ne doivent pas être normaux pour que les erreurs soient normales. Ma question est pourquoi, lorsque …
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Facteur d'inflation de la variance pour les modèles additifs généralisés
Dans le calcul VIF habituel pour une régression linéaire, chaque variable indépendante / explicative est traitée comme la variable dépendante dans une régression des moindres carrés ordinaires. c'est à direXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Les valeurs sont stockées pour chacune des régressions et …
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Monter un GARCH (1,1) - modèle avec covariables en R
J'ai quelques expériences avec la modélisation de séries chronologiques, sous forme de modèles ARIMA simples et ainsi de suite. Maintenant, j'ai quelques données qui présentent des regroupements de volatilité, et je voudrais essayer de commencer par ajuster un modèle GARCH (1,1) sur les données. J'ai une série de données et …
10 r  regression  garch 
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Évaluer les performances d'un modèle de régression en utilisant des ensembles de formation et de test?
J'entends souvent parler de l'évaluation des performances d'un modèle de classification en présentant l'ensemble de test et en entraînant un modèle sur l'ensemble de formation. Puis création de 2 vecteurs, un pour les valeurs prédites et un pour les vraies valeurs. Évidemment, faire une comparaison permet de juger des performances …
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Quelle est la différence fondamentale entre ces deux modèles de régression?
Supposons que j'ai une réponse bivariée avec une corrélation significative. J'essaie de comparer les deux façons de modéliser ces résultats. Une façon consiste à modéliser la différence entre les deux résultats: Une autre façon consiste à les utiliser ou à les modéliser: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Voici un exemple foo: #create foo data …
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Inférence de régression robuste et estimateurs sandwich
Pouvez-vous me donner un exemple de l'utilisation d'estimateurs sandwich pour effectuer une inférence de régression robuste? Je peux voir l'exemple dans ?sandwich, mais je ne comprends pas très bien comment on peut passer de lm(a ~ b, data)( r -codé) à une estimation et à une valeur p résultant d'un …
10 r  regression  lm  sandwich 
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Confusion liée au filet élastique
Je lisais cet article sur le filet élastique. Ils disent qu'ils utilisent un filet élastique parce que si nous utilisons simplement le Lasso, il a tendance à sélectionner un seul prédicteur parmi les prédicteurs qui sont fortement corrélés. Mais n'est-ce pas ce que nous voulons. Je veux dire que cela …
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Étude de la robustesse de la régression logistique contre la violation de la linéarité du logit
Je procède à une régression logistique avec un résultat binaire (démarrage et non démarrage). Ma combinaison de prédicteurs sont toutes des variables continues ou dichotomiques. En utilisant l'approche Box-Tidwell, l'un de mes prédicteurs continus viole potentiellement l'hypothèse de linéarité du logit. Rien dans les statistiques de qualité de l'ajustement n'indique …
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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la population expliquée est …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
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