Statistiques et Big Data regression

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Régression linéaire avec une variable dépendante qui est un rapport

Je fais des régressions linéaires où la variable dépendante est un rapport qui peut aller de 0,01 à 100. Est-il correct de prendre le log de la variable dépendante et la régression là-dessus? Je fais correspondre les résultats d'une étude et c'est ce qu'ils ont fait. Quelle est la différence …

10 regression

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Comment comparer deux pentes de régression pour un prédicteur sur deux résultats différents?

Je dois comparer deux pentes de régression où: $ y_1 ~ a + b_1x y_2 ~ a + b_2x $ Comment comparer b1 et b2? Ou dans la langue de mon exemple spécifique chez les rongeurs, je veux comparer antero-posterior diameter ~ a + b1 * humeral length de naso-occipital …

10 regression regression-coefficients

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Quel est l'avantage de l'imputation sur la construction de plusieurs modèles en régression?

Je me demande si quelqu'un pourrait donner un aperçu de la raison pour laquelle l'imputation des données manquantes est meilleure que de simplement construire différents modèles pour les cas avec des données manquantes. Surtout dans le cas des modèles linéaires [généralisés] (je peux peut-être voir dans les cas non linéaires …

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Comment vérifier si mon modèle de régression est bon

Une façon de trouver la précision du modèle de régression logistique à l'aide de «glm» consiste à trouver le tracé AUC. Comment vérifier la même chose pour le modèle de régression trouvé avec la variable de réponse continue (famille = «gaussienne»)? Quelles méthodes sont utilisées pour vérifier dans quelle mesure …

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Quelle est la différence entre la régression linéaire transformée logit, la régression logistique et un modèle mixte logistique?

Supposons que j'ai 10 élèves qui tentent chacun de résoudre 20 problèmes mathématiques. Les problèmes sont notés correctement ou incorrectement (en données longues) et la performance de chaque élève peut être résumée par une mesure de précision (en sous-données). Les modèles 1, 2 et 4 ci-dessous semblent produire des résultats …

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Résiduel influent vs valeur aberrante

Tout d'abord, je dois dire que j'ai cherché sur ce site la réponse. Soit je n'ai pas trouvé de question qui répondait à ma question, soit mon niveau de connaissances est si bas que je ne savais pas que j'avais déjà lu la réponse. J'étudie pour l'examen statistique AP. Je …

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Graphiques dans le plan de discontinuité de régression dans «Stata» ou «R»

Lee et Lemieux (p. 31, 2009) suggèrent au chercheur de présenter les graphiques lors de l'analyse de conception de discontinuité de régression (RDD). Ils suggèrent la procédure suivante: "... pour une certaine largeur de bande , et pour un certain nombre de casiers et à gauche et à droite de …

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Comment faire face à la mort dans l'analyse de survie sans maladie?

Si j'ai des données de survie sans maladie (définies comme si une maladie particulière a été diagnostiquée ou non avec le temps jusqu'à cet événement ou la perte à suivre) et aussi des données de survie globale, comment puis-je gérer les décès qui surviennent sans le événement de maladie? Ces …

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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …

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La multicolinéarité est-elle implicite dans les variables catégorielles?

J'ai remarqué en bricolant avec un modèle de régression multivariée qu'il y avait un effet de multicolinéarité petit mais notable, mesuré par les facteurs d'inflation de la variance, dans les catégories d'une variable catégorielle (après avoir exclu la catégorie de référence, bien sûr). Par exemple, supposons que nous ayons un …

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Coefficient de régression logistique exponentiellement différent du rapport de cotes

Si je comprends bien, la valeur bêta exponentielle d'une régression logistique est le rapport de cotes de cette variable pour la variable dépendante d'intérêt. Cependant, la valeur ne correspond pas au rapport de cotes calculé manuellement. Mon modèle prédit le retard de croissance (une mesure de la malnutrition) en utilisant, …

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Régularisation induisant la rareté pour les matrices stochastiques

Il est bien connu (par exemple dans le domaine de la détection compressive) que la norme "induit la rareté", en ce sens que si nous minimisons la fonction (pour la matrice fixe et le vecteur ) pour assez grand \ lambda> 0 , il est probable que de nombreux choix …

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Pourquoi utiliser des variables de contrôle dans les différences de différences?

J'ai une question sur l'approche des différences dans les différences avec l'équation standard suivante: où Treat est une variable fictive pour le groupe et le poste traités. y= a + b1traiter + b2poste + b3traiter ⋅ post + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u Maintenant, ma …

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Meilleure façon de combiner une réponse binaire et continue

J'essaie de trouver la meilleure façon de prédire le montant du paiement pour une agence de recouvrement. La variable dépendante n'est non nulle que lorsqu'un paiement a été effectué. Naturellement, il y a un nombre écrasant de zéros parce que la plupart des gens ne peuvent pas être joints ou …

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Existe-t-il une généralisation de la trace Pillai et de la trace Hotelling-Lawley?

Dans le cadre de la régression multiple multivariée (régresseur vectoriel et régresseur), les quatre principaux tests de l'hypothèse générale (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley et Roy's Largest Root) dépendent tous des valeurs propres de la matrice , où et sont les matrices de variation «expliquées» et «totales». H EHE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE J'avais …

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