คำถามติดแท็ก multivariate-regression

ฉันมี 2 ตัวแปรตาม (DVs) ซึ่งแต่ละคะแนนอาจได้รับอิทธิพลจากชุดของตัวแปรอิสระ 7 ตัว (IVs) DV เป็นแบบต่อเนื่องในขณะที่ชุดของ IV ประกอบด้วยการผสมผสานของตัวแปรแบบต่อเนื่องและแบบไบนารี (ในรหัสด้านล่างตัวแปรต่อเนื่องจะเขียนด้วยตัวอักษรตัวพิมพ์ใหญ่และตัวแปรไบนารีในตัวอักษรตัวพิมพ์เล็ก) จุดประสงค์ของการศึกษาคือการเปิดเผยว่า DVs เหล่านี้ได้รับอิทธิพลจากตัวแปร IV อย่างไร ฉันเสนอรูปแบบหลายตัวแปรการถดถอย (MMR) หลายตัวแปรต่อไปนี้: my.model <- lm(cbind(A, B) ~ c + d + e + f + g + H + I) เมื่อต้องการตีความผลลัพธ์ที่ฉันเรียกสองคำสั่ง: summary(manova(my.model)) Manova(my.model) เอาต์พุตจากการโทรทั้งสองวางด้านล่างและแตกต่างกันอย่างมาก ใครช่วยกรุณาอธิบายว่าควรเลือกข้อความใดในการสรุปผล MMR อย่างถูกต้องและทำไม ข้อเสนอแนะใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมาก เอาต์พุตโดยใช้summary(manova(my.model))ข้อความสั่ง: …

68 r  multivariate-analysis  manova  multiple-regression  multivariate-regression 

การถดถอยหลายตัวแปรและหลายตัวแปรแตกต่างกันจริง ๆ หรือไม่? อะไรคือสิ่งที่เปลี่ยนแปลง?

63 regression  multiple-regression  terminology  multivariate-regression 

ฉันเพียงแค่เรียกดูผ่านหนังสือที่ยอดเยี่ยมนี้: การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ทางสถิติหลายตัวแปรโดยจอห์นสันและ Wichern การประชดคือฉันยังคงไม่สามารถเข้าใจแรงจูงใจในการใช้แบบจำลองหลายตัวแปร (การถดถอย) แทนที่จะเป็นแบบจำลองแบบ univariate (การถดถอย) ที่แยกต่างหาก ฉันผ่าน stats.statexchange โพสต์ที่1และ2ที่อธิบาย (ก) ความแตกต่างระหว่างการถดถอยแบบหลายตัวแปรและหลายตัวแปรและ (b) การตีความผลการถดถอยหลายตัวแปร แต่ฉันไม่สามารถปรับแต่งการใช้แบบจำลองสถิติหลายตัวแปรจากข้อมูลทั้งหมดที่ฉัน ออนไลน์เกี่ยวกับพวกเขา คำถามของฉันคือ: ทำไมเราต้องมีการถดถอยหลายตัวแปร? อะไรคือข้อได้เปรียบของการพิจารณาผลลัพธ์พร้อมกันมากกว่าแต่ละรายการเพื่อที่จะทำการอนุมาน เมื่อใดจึงควรใช้แบบจำลองหลายตัวแปรและเมื่อใดจึงจะใช้แบบจำลองหลายตัวแปร (สำหรับหลายผลลัพธ์) ยกตัวอย่างที่ได้รับจากเว็บไซต์ของ UCLAด้วยผลลัพธ์สามประการ: สถานที่ควบคุม, แนวคิดของตัวเองและแรงจูงใจ ด้วยความเคารพต่อ 1 และ 2 เราสามารถเปรียบเทียบการวิเคราะห์เมื่อเราทำการถดถอยแบบหลายตัวแปรที่ไม่ซ้ำกันสามตัวเปรียบเทียบกับการถดถอยหลายตัวแปรแบบหลายตัวแปรได้หรือไม่ วิธีที่จะพิสูจน์ความชอบธรรมมากกว่ากันได้อย่างไร ฉันยังไม่ได้เจอกับเอกสารทางวิชาการมากมายที่ใช้ตัวแบบสถิติหลายตัวแปร นี่เป็นเพราะข้อสันนิษฐานของตัวแปรหลายตัวแปรความซับซ้อนของการปรับ / ตีความแบบจำลองหรือเหตุผลเฉพาะอื่น ๆ ?

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression 

การรีไซเคิลโมเดลการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรเป็นการถดถอยเชิงเส้นแบบหลายค่าเท่ากันทั้งหมดหรือไม่ ผมไม่ได้หมายถึงเพียงแค่ทำงานเสื้อttถดถอยแยกต่างหาก ฉันได้อ่านเรื่องนี้ในสถานที่ไม่กี่ (คชกรรมวิเคราะห์ข้อมูล - Gelman et al, และหลายตัวแปรโรงเรียนเก่า -. Marden) ที่เป็นรูปแบบเชิงเส้นหลายตัวแปรสามารถจะreparameterizedเป็นถดถอยพหุคูณ อย่างไรก็ตามไม่มีแหล่งที่มาใด ๆ เกี่ยวกับเรื่องนี้เลย พวกเขาเพียงแค่พูดถึงมันจากนั้นใช้โมเดลหลายตัวแปรต่อไป ในทางคณิตศาสตร์ฉันจะเขียนเวอร์ชั่นหลายตัวแปรก่อน YXRBYn × t= Xn × kBk × t+ Rn × t,Yn×t=Xn×kBk×t+Rn×t, \underset{n \times t}{\mathbf{Y}} = \underset{n \times k}{\mathbf{X}} \hspace{2mm}\underset{k \times t}{\mathbf{B}} + \underset{n \times t}{\mathbf{R}}, ซึ่งตัวแปรตัวหนาเป็นเมทริกซ์ที่มีขนาดต่ำกว่าพวกมัน ตามปกติคือข้อมูลคือเมทริกซ์การออกแบบมักจะมีการแจกจ่ายเศษเหลือทิ้งและคือสิ่งที่เราสนใจทำการอนุมานด้วยYY\mathbf{Y}XX\mathbf{X}RR\mathbf{R}BB\mathbf{B} ในการจัดทำซ้ำพารามิเตอร์นี้เป็นการถดถอยเชิงเส้นหลาย ๆ อันที่คุ้นเคยหนึ่งตัวแปรจะเขียนใหม่เป็น: Yn t × …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีคอลัมน์อินพุต 34 คอลัมน์และ 8 คอลัมน์เอาต์พุต วิธีหนึ่งในการแก้ปัญหาคือใช้อินพุต 34 ตัวและสร้างโมเดลการถดถอยแบบแยกเฉพาะสำหรับแต่ละคอลัมน์เอาต์พุต ฉันสงสัยว่าปัญหานี้สามารถแก้ไขได้โดยใช้เพียงหนึ่งโมเดลโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ Neural Network ฉันใช้ตัวรับหลายเลเยอร์ แต่ต้องการโมเดลหลายตัวเช่นเดียวกับการถดถอยเชิงเส้น สามารถเรียงลำดับตามลำดับที่1การเรียนรู้เป็นทางเลือกได้หรือไม่? ฉันลองใช้ TensorFlow ดูเหมือนจะไม่สามารถจัดการค่าลอยได้ ข้อเสนอแนะใด ๆ ที่จะแก้ไขปัญหานี้โดยใช้รูปแบบรวมเป็นหนึ่งเดียวโดยเฉพาะโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมจะได้รับการชื่นชม Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, & Quoc V. Le (2014) ลำดับการเรียนรู้ต่อเนื่องกับโครงข่ายประสาทเทียม ความก้าวหน้าในระบบประมวลผลข้อมูลประสาท , 27. ( pdf )

14 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

ในการตั้งค่าการถดถอยแบบไม่รวมตัวแปรเราพยายามทำแบบจำลอง y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise ที่เวกเตอร์ของการสังเกตและเมทริกซ์การออกแบบด้วยทำนาย การแก้ปัญหาคือ(Xy∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times m}mmmβ0=(XTX)−1Xyβ0=(XTX)−1Xy\beta_0 = (X^TX)^{-1}Xy ในการตั้งค่าการถดถอยหลายตัวแปรเราพยายามสร้างแบบจำลอง Y=Xβ+noiseY=Xβ+noiseY = X\beta +noise ที่เป็นเมทริกซ์ของการสังเกตและตัวแปรแฝงที่แตกต่างกันการแก้ปัญหาคือ(Xy∈Rn×py∈Rn×py \in \mathbb{R}^{n \times p}nnnpppβ0=(XTX)−1XYβ0=(XTX)−1XY\beta_0 = (X^TX)^{-1}XY คำถามของฉันเป็นอย่างไรที่แตกต่างจากการดำเนินการถดถอยเชิงเส้นที่แตกต่างกันอย่างไร ? ฉันอ่านที่นี่ว่าในกรณีหลังเราคำนึงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม แต่ฉันไม่เห็นจากคณิตศาสตร์ppp

11 regression  multivariate-analysis  multivariate-regression 

ฉันพยายามที่จะพอดีกับหลายตัวแปร (เช่นการตอบสนองหลาย) Rรูปแบบผสม นอกเหนือจากASReml-rและSabreRแพคเกจ (ซึ่งต้องใช้ซอฟต์แวร์ภายนอก) MCMCglmmดูเหมือนว่านี้เป็นเพียงที่เป็นไปได้ใน ในกระดาษที่มาพร้อมกับMCMCglmmแพคเกจ (pp.6) Jarrod Hadfield อธิบายกระบวนการของการปรับแบบจำลองให้เหมือนกับการปรับรูปแบบการตอบสนองของตัวแปรหลายตัวให้เป็นตัวแปรรูปแบบยาวหนึ่งตัวจากนั้นหยุดการสกัดกั้นโดยรวม ความเข้าใจของฉันคือการระงับการสกัดกั้นการเปลี่ยนแปลงการตีความค่าสัมประสิทธิ์สำหรับแต่ละระดับของตัวแปรตอบกลับให้เป็นค่าเฉลี่ยสำหรับระดับนั้น จากที่กล่าวมาจึงเป็นไปได้lme4หรือไม่ที่จะใช้โมเดลผสมหลายตัวแปรโดยใช้? ตัวอย่างเช่น: data(mtcars) library(reshape2) mtcars <- melt(mtcars, measure.vars = c("drat", "mpg", "hp")) library(lme4) m1 <- lmer(value ~ -1 + variable:gear + variable:carb + (1 | factor(carb)), data = mtcars) summary(m1) # Linear mixed model fit by REML # …

10 r  mixed-model  multivariate-analysis  lme4-nlme  multivariate-regression 

ฉันได้รับการเรียนรู้เกี่ยวกับกระบวนการ Gaussian ถดถอยจากวิดีโอออนไลน์และเอกสารประกอบการบรรยายความเข้าใจของฉันก็คือว่าถ้าเรามีชุดข้อมูลที่มีจุดแล้วเราถือว่าข้อมูลที่มีการเก็บตัวอย่างจากมิติหลายตัวแปรแบบเกาส์ ดังนั้นคำถามของฉันคือในกรณีที่คือ 10 ในล้านคนการถดถอยของกระบวนการแบบเกาส์ยังคงใช้ได้ เคอร์เนลเมทริกซ์จะไม่แสดงผลขนาดใหญ่กระบวนการอย่างสมบูรณ์หรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้นมีเทคนิคในการจัดการกับสิ่งนี้เช่นการสุ่มตัวอย่างจากชุดข้อมูลซ้ำ ๆ หลาย ๆ ครั้งหรือไม่ วิธีการที่ดีในการจัดการกับกรณีดังกล่าวมีอะไรบ้าง nnnnnnnnn

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

ฉันพยายามสร้างแบบจำลองที่ลดลงเพื่อทำนายตัวแปรตามจำนวนมาก (DV) (~ 450) ที่มีความสัมพันธ์สูง ตัวแปรอิสระของฉัน (IV) ก็มีมากมาย (~ 2000) และมีความสัมพันธ์สูง หากฉันใช้ Lasso เพื่อเลือกรูปแบบการลดลงสำหรับแต่ละเอาต์พุตแยกกันฉันไม่รับประกันว่าจะได้รับชุดย่อยของตัวแปรอิสระแบบเดียวกับที่ฉันวนลูปมากกว่าตัวแปรตามแต่ละตัว มีการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรที่ใช้เชือกใน R หรือไม่? นี่ไม่ใช่กลุ่มบ่วงบาศ กลุ่ม lasso กลุ่ม IV ฉันต้องการการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร (หมายถึง DV เป็นเมทริกซ์ไม่ใช่เวกเตอร์สเกลาร์) ที่ใช้บ่วงบาศ (หมายเหตุ: ตาม NRH ชี้ว่าสิ่งนี้ไม่เป็นความจริงกลุ่ม lasso เป็นคำทั่วไปที่มีกลยุทธ์ที่จัดกลุ่ม IV แต่รวมถึงกลยุทธ์ที่จัดกลุ่มพารามิเตอร์อื่น ๆ เช่น DV) ฉันพบบทความนี้ที่กลายเป็นสิ่งที่เรียกว่าSparse Overlapping Sets Lasso นี่คือรหัสบางอย่างที่ทำให้การถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร > dim(target) [1] 6060 441 > dim(dictionary) …

9 r  lasso  multivariate-regression 

ฉันมีภาพแรสเตอร์ดาวเทียมจำนวนมากจากเซ็นเซอร์ที่แตกต่างกัน จากสิ่งเหล่านี้ coarser มีความละเอียดทางโลกที่เหลือใช้มาก ตัวแก้ไขความละเอียดปานกลางมักจะมีวันที่ซื้อน้อย แต่ก็ยังมีข้อมูลบางส่วนอยู่ คนที่มีความละเอียดปลีกย่อยมีความคมชัดทางโลกต่ำมากซึ่งประกอบไปด้วยวันที่สังเกตจาก 2 ถึง 6 ในไม่เกินสองปี ฉันสงสัยว่าถ้าใครรู้ถึงความพยายามใด ๆ ในการศึกษาซีรีย์เวลาหลายขนาดประเภทนี้ในทางใดทางหนึ่ง? ฉันจะสนใจในการทำนายค่าในอนาคตที่ระดับปลีกย่อยโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่จาก coarser มันสมเหตุสมผลสำหรับฉันที่ข้อมูลจะต้องเกี่ยวข้อง (ใช่ภาพครอบคลุมภูมิภาคเดียวกัน) แต่ฉันไม่รู้ว่าจะเริ่มมีเพศสัมพันธ์ข้อมูลนี้ในรูปแบบการทำนาย

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression