A*******s
发帖数: 3942 | 1 yep, but in most cases for prediction, many data mining methods are better
on capturing the non-linearity nature. GLM is better on explanation though.
use |
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o****o
发帖数: 8077 | 2 time series analysis is still regression analysis, linear or nolinear.
methodologies devoted to time series analysis deal with the violation to
assumptions in OLS due to the nature of time series data. In fact, many
fancy regression techniques were developed to solve various OLS assumption
violations.
independent |
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x********u
发帖数: 64 | 3 这2个是一样的么？
还是有什么区别
好像log-linear model，是用proc genmod，dist=poisson
模型是
log (E(y))=ax
而poisson regression呢？ |
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l*********s
发帖数: 5409 | 4 poisson regression with all categorical covariates are usually termed as log
-linear model |
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w****a
发帖数: 155 | 5 请问谁有SAS for Linear Models（By Ramon Littell)
的电子版， 请给我发一份，包子酬谢。 |
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A*******s
发帖数: 3942 | 6 i forget most of what i learned in linear theory, but i do remember
sometimes the matrices are assumed to be symmetric in the context about
quadratic forms. |
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o****o
发帖数: 8077 | 7 regress your X2 on the residuals from Y=b0+b1*X1
use the projected X2 from that auxilary regression to your original model
besides, I don't think the ordering matters in OLS, check the linear algebra
tolerable
impression is probably yes, because OLS coeffs and confidence intervals are
computed sequentially, but I am not sure about it at all. |
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x*******i
发帖数: 1791 | 8 自变量是categorical data？
如果用linear regression, 不存在有的level不显著的问题。因为只test mean
parameters.
如果是anova, 那有overall significant 和各level的问题。用contrast 解决。 |
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D******n
发帖数: 2836 | 9 remove your IV of interest from your linear model and then plot residuals
against your IV. |
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o******e
发帖数: 1001 | 10 对，TNEGIETNI,我目前的估计是这个standard deviation会随IV指数增长，而同时这个
IV又是linear regression中的变量。
sir提到的Heteroscedasticity可能是一种解决方案，我还没有仔细看。
independent |
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l*******f
发帖数: 243 | 11 手头上一个数据，y有很明显的seasonality pattern,但我有independent variables.
想法是先对y fit 一个time series 模型，然后对剩余的white noise fit linear
regression, 不知道有没有人这样做吗？可行吗？ 多谢 |
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x******m
发帖数: 736 | 12 有没有linear model比较好的习题书？有答案的。想做点习题。thanks |
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b*******a
发帖数: 7 | 13 有没有谁知道general linear mixed model有哪些limitation呢?
google了一圈都没看到有写GLMM的drawbacks的
谢谢 |
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t**u
发帖数: 1572 | 14 Generalized Linear Models, Second Edition (Chapman & Hall/CRC Monographs on
Statistics & Applied Probability) [Hardcover]
P. McCullagh
万分感谢, 巨包酬谢 |
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d*****s
发帖数: 285 | 15 跪求 SAS for linear models 电子书，
我准备散尽所有家财以谢隆恩，哈。
事先注明一下，我总币数也就几十哈，免得到时候让你失望哈。 |
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h********0
发帖数: 944 | 16 最近做了Radiation的实验，现在手上有Data， 查了文献，要用linear – quadratic
model 来拟合一个曲线，版上有哪位用过这个模型的能教教我，小弟包子答谢！有意请
站内短信或留言详谈，多谢！ |
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l*********s
发帖数: 5409 | 17 applied linear statistical models |
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D*********2
发帖数: 535 | 18 楼主如果用R，推荐 faraway的linear model use R，很容易上手，条例清晰。 |
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c*******n
发帖数: 300 | 19 y|X是normal. linear regression并不要求error follow normal distribution.但是
，常见的估计方法却需要这个假设。 |
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D*********2
发帖数: 535 | 20
nope，是Y normal。
如果X是fixed variable, Y|X没意义。
如果X是random variable，其实在simple linear regression的数理推理中需要的是（
Y,X） bivariate normal. |
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D*********2
发帖数: 535 | 21 重学回来了，那个jt normal确实是俺的错～ 反正人也丢了，干脆继续，再请教一下啊～
Fixed Effect应该没错吧，error~ Normal, Y ~ Normal, 所以in practice, 就直接测
Y。
Random Effect
1. in practice 这么验证 normality? Y|X 具体咋implement?
2. 我看wiki上其实写的是 error|X 的一系列 assumption
楼主，great question! 但您问的是simple linear regression呢，还是ordinary
least
square?
X
X) |
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f**********t
发帖数: 1001 | 22 我问的是ordinary least square，不是simple linear regression
顶一下你问的random effect问题。呵呵
一下啊～
practice, 就直接测
ordinary |
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D*********2
发帖数: 535 | 23 ...那您让兄弟姐妹们回答了一圈simple linear regression的问题。
OLS的假设应该就只是关于error term的，or, to be specific, E[\epsilon|X]=0,
Var[\epsilon|X]=\sigma^2 I_n。normality 都不用。 |
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H**********v
发帖数: 169 | 24 One thing you want to keep in mind is that random effect is introduced into
the fixed effect model to solve the problem with independent observations,
so the off-diagonal elements in a variance-covariance matrix don't have to
be all zeros. It will help if you read something about hierarchical linear
model and variance component. |
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D******6
发帖数: 6211 | 25 我需要用一个non-linear optimization function来estimate一个model，近似于logit
model，用maximum likelihood estimation。
如果用maxlik，其实这是一个min函数，就是名字叫max，从这个网站下载的，http://www.spatial-econometrics.com/
结果有点奇怪，不是指我的model参数奇怪，而是maxlik输出的结果如下：
CONVERGENCE CRITERIA MET: Change in Objective Function
iteration function value dfunc
0 2301.06004609 1000.00000000
iteration function value dfunc
1 1966.10277862 0.17036610
iteration function value... 阅读全帖 |
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a****y
发帖数: 1035 | 26 有个关于regression的问题请教各位大侠。
我有一组数据，y是continuous response， x是categorical variable（取值为a,b,c
三个值）。
随机抽样1000组数据，其中a有20个，b有100个，c有880个值。 现做linear
regression的话，想看看x是否对y有影响。
我的问题是：因为a,b,c的个数差别挺大，需要把这一区别考虑一下吗？如果需要的话
，怎么样将这sample size的effect考虑进去呢？
不知道问题有没有说清楚，先谢谢各位回帖看帖的热心人！！ |
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d*******o
发帖数: 493 | 27 if y is continuous, x is discrete, then one-way anova;
if y and x are both continuous, then linear regression. |
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T*******I
发帖数: 5138 | 28 从当前的方法论系统来看，Da Shagen, Dapangmao, juniorstat和prior都给出了最恰
当的建议。LZ的问题应该不是经典的linear regression, 而是基于One-way方差分析上
的广义线性模型。但powerpower可能有自己的理解。建议powerpower多费点笔墨谈谈那
个indicator variable是怎么构造的。谢了。 |
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e*****n
发帖数: 15 | 29 Linear Algebra and its Applications, third edition, Lay
通俗易懂 |
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a*********r
发帖数: 139 | 30 Linear Algebrab by Kenneth M Hoffman and Ray Kunze is the professional
standard. If you are not a Ph.D. student, then the book recommended by
echohan is a pretty good one. |
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i**e
发帖数: 57 | 31 Introduction to Linear Regression Analysis, 4th Edition. Wiley, New York
多谢了 |
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j******a
发帖数: 194 | 32 请教大家一个问题，我要做一个mixed linear model
y_ij= beta_0+beta_1*x_ij+S_j,
其中 x_ij是一个fixed effect,每个y_ij都对应一个值，而S_j有4个值，不同的y可能
对应不同的值。如果写成matrix 形式，
Y= X b + Z S,
Z是由 (0,...,1,0)组成的indicator矩阵，但是问题在于有5%的数据中s_j的值未知。
请问如果不直接删除这些数据，有没有什么好的方法可以定义S或者Z ？或者简单来说
，怎么处理这样的missing covariates最好？谢谢。
我想用Bayesian的方法做，但如果能提供一些frequentist的方法做参考，也非常感谢 |
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G***s
发帖数: 10030 | 33 非统计专业PHD，但是要用很多统计的知识（以及上不少课），下学期上multivariate analysis， 请问有必要自学下linear algebra么？
还是看看multivariate analysis前两张关于matrix的扫扫盲就行了。望学统计的童鞋
能给解释下，谢谢。 |
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Y***e
发帖数: 1030 | 34 好奇现在有什么专业不要线性代数。。。
multivariate
analysis， 请问有必要自学下linear algebra么？ |
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w****a
发帖数: 114 | 35 请允许我说一句比较夸张的话：如果你想学好这门课，高级线性代数是必须的，你最好
知道关于矩阵的一切（当然是开玩笑），不过真心的希望你好好复习（或预习）矩阵，
我想一个夏天，比较紧张的复习（或预习）应该是够了。
好运！
multivariate analysis， 请问有必要自学下linear algebra么？ |
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P****D
发帖数: 11146 | 36 太有用了！好好学！嫌自己看书枯燥的话，mit open course上有一个讲linear
algebra的。 |
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F******n
发帖数: 160 | 38 你是EE做什么方向的？EE用到很多统计。
卡尔曼滤波，对于搞统计的，大多都一般化地叫做dynamic linear models (DLM)了。
搞统计的有这样一本书：
Mike West, Jeff Harrison (Springer Series in Statistics ) “Bayesian
Forecasting and Dynamic Models”
（电子书可以下载。如果需要，可以站内给我发信，我也有这本电子书）
第四章就是讲DLM，核心推导就是卡尔曼滤波。不过我很喜欢搞统计的DLM的方式，很一
般化，模型框架和概念的来龙去脉，以及和各种模型思想的关联说的很清晰。EE里就只
讲卡尔曼滤波，顶多就讲些非线性的扩展，有点“一叶障目”的感觉，看不到整体的思
想结构。 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 39 The content depends who is talking about the term. One is the true hierarchical linear
models as statisticians are aware of. The other is just a fancy re-branding
of nested models, used mostly by social science majors. |
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n**m
发帖数: 156 | 40 thanks.
hierarchical linear
branding |
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e******g
发帖数: 25 | 41 如果dependant variable 是continous variable，independant variables 包含了许
多categorical variables， 这样的情况是不是用regression tree 要比multiple
linear regression 好呢？
各位前辈，能否讲讲两种方法的利弊和各自的适用条件呢？ |
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c******g
发帖数: 63 | 42 小弟是新手。想请教一下关于linear regression中的subset selection，比如用leaps
and bound选best subset，还有greedy的forward step-wise selection和backward
step-wise selection这些算法，在哪本书或参考资料里有讲得详细一点的？（就是具
体的算法流程是怎样的，最好有点example）
像The Elements of Statistical Learning这本书对这些就是泛泛而讲，比如forward
selection是从0个变量开始，一个一个加－－idea当然是这样，但具体地怎么操作呢？
比如什么是挑选哪个新变量加入的metric呢（RSS？test error还是什么Mallow's Cp）
？什么是terminal condition表示不加了呢……这些都没讲……
非常感谢！ |
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c*********r
发帖数: 1802 | 43 for same Y, SSTO 不变。
in S1, R2= SS(x1)/SSTO=0.01;
in S2, R2= SS(x2)/SSTO=0.02;
in M3, R2= [SS(x2)+SS(x1|x2)]/SSTO
if x1, x2 independent, SS(x1)=SS(x1|x2), then R2=0.03
if x1, x2 linear, SS(x1|x2)=0, then R2=0.02.
My understanding。。。 |
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w*******e
发帖数: 666 | 44 请问谁有这本书吗？如果有能发我吗？
Regression modeling strategies: with applications to linear models, logistic
regression, and survival analysis
by Harrell
THX! |
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o**m
发帖数: 828 | 45 没错, 但是你还是建议好好回去学习下 matrix 吧
or linear algebra |
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w*******n
发帖数: 469 | 46 given corr=0.4 (p<0.05) of var1 and var2, and outcome=pre/post, how to check
the co-linear of var1 and var2?
Thanks a lot for the help. |
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m*******r
发帖数: 7495 | 47 Applied Linear Statistical Model: Regression, Analysis of Variance
and Experimental Design
Neter, J., Wassermann, W. and Kutner, M.H.
大包子感谢 |
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a*********7
发帖数: 342 | 48 A First Course in Linear Model Theory by Nalini Ravishanker, 2nd edit
有谁有电子版的？
谢谢了。我的email:c********[email protected]. |
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t*********e
发帖数: 143 | 49 Suppose we have two sequence of data (x, y), there are a lot of data points.
How to fit a continuous monotonic piecewise linear spline using SAS? |
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P****D
发帖数: 11146 | 50 先在x上定出拐点(可能客户要求特定的x，否则可以对数据作图肉眼找拐点，肯定还有
别的方法不过我没需要用到过)，然后一段一段做linear regression。当然这样不能保
证是monotonic，但是你数据本身要是不单调那你也不能硬弄成单调的。 |
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