คำถามติดแท็ก variance-decomposition

ฉันใช้การถดถอยของเขตปกครองของสหรัฐอเมริกาและกำลังตรวจสอบความเป็นคู่ในตัวแปร 'อิสระ' ของฉัน การวินิจฉัยการถดถอยของ Belsley, Kuh และ Welsch แนะนำให้ดูที่ดัชนีสภาพและสัดส่วนการสลายตัวผลต่าง: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with interaction Condition Index Variance Decomposition Proportions (Intercept) inc09_10k unins09 sqmi_log pop10_perSqmi_log phys_per100k nppa_per100k black10_pct hisp10_pct elderly09_pct inc09_10k:unins09 1 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.002 0.003 0.002 0.002 0.001 0.000 2 3.130 0.000 0.000 …

26 r  multicollinearity  vif  variance-decomposition 

ฉันเพิ่งอ่านกระดาษที่ผู้เขียนดำเนินการถดถอยหลายครั้งพร้อมตัวทำนายสองตัว ค่า r-squared โดยรวมคือ 0.65 พวกเขาจัดทำตารางที่แบ่ง r-squared ระหว่างตัวทำนายสองตัว ตารางมีลักษณะดังนี้: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008 predictor 1 0.38 1.01 1, 10 0.002 predictor 2 0.27 0.65 1, 10 0.030 ในรุ่นนี้วิ่งRโดยใช้mtcarsชุดข้อมูลค่า r-squared โดยรวมคือ 0.76 summary(lm(mpg ~ drat + wt, mtcars)) Call: lm(formula = mpg ~ drat …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

คำถามของฉันเป็นคำถามง่าย ๆ แต่เป็นคำถามที่ทำให้ฉันได้รับจริง ๆ :) ฉันไม่รู้จริง ๆ ว่าจะประเมินได้อย่างไรว่าอนุกรมเวลาที่เฉพาะเจาะจงนั้นจะต้องสลายตัวโดยใช้วิธีการเติมหรือวิธีการสลายตัวแบบทวีคูณ ฉันรู้ว่ามีตัวชี้นำทางสายตาที่บอกพวกเขาแยกจากกัน แต่ฉันไม่เข้าใจ ยกตัวอย่างเช่นซีรี่ส์เวลานี้: คุณจะอธิบายมันอย่างไร ขอบคุณล่วงหน้าสำหรับความช่วยเหลือของ.

9 time-series  mathematical-statistics  variance-decomposition