Questions marquées «regression»

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

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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Certains de mes prédicteurs sont à des échelles très différentes - dois-je les transformer avant d'ajuster un modèle de régression linéaire?
Je voudrais exécuter une régression linéaire sur un ensemble de données multidimensionnelles. Il existe des différences entre les différentes dimensions en termes de leur ordre de grandeur. Par exemple, la dimension 1 a généralement une plage de valeurs de [0, 1] et la dimension 2 a une plage de valeurs …
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Modélisation d'une tendance spatiale par régression avec les
Je prévois d'inclure les coordonnées comme covariables dans l'équation de régression afin de s'adapter à la tendance spatiale qui existe dans les données. Après cela, je veux tester les résidus sur l'autocorrélation spatiale en variation aléatoire. J'ai plusieurs questions: Dois-je effectuer une régression linéaire dans laquelle seules les variables indépendantes …
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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auto.arima avertit que les NaN produits sur erreur std
Mes données sont une série chronologique de la population occupée, L, et la période de temps, l'année. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log …
9 r  regression  arima 
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Comment puis-je prouver que les données de l'expérience suivent la distribution à queue lourde?
J'ai plusieurs résultats de test de délai de réponse du serveur. Selon notre analyse théorique, la distribution de retard (la fonction de distribution de probabilité du retard de réponse) devrait avoir un comportement de queue lourde. Mais comment pourrais-je prouver que le résultat du test suit la distribution à queue …
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Prise de corrélation avant ou après transformation logarithmique des variables
Existe-t-il un principe général permettant de calculer la corrélation de Pearson pour deux variables aléatoires X et Y avant de prendre leur transformation logarithmique ou après? Existe-t-il une procédure de test qui est plus appropriée? Ils donnent des valeurs similaires mais différentes, car la transformation logarithmique est non linéaire. Cela …
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