q***q
发帖数: 2383 | 1 Kutner, Nachtsheim, & Neter, Applied Linear Regression Models 4th edition,
McGraw-Hill / Irwin. ISBN
多谢！ |
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p********i
发帖数: 2003 | 2 求推荐。
想找本关于linear models, variance components的书来看看
希望讲的比较清楚的，不要太咬文嚼字的那种。
多谢多谢 |
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b******s
发帖数: 345 | 3 Hi,
I need a data set to do a project for linear regression. Could you please
let me know where I can find such a data set? Thanks!
Sorry I could not type Chinese now. |
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w*******4
发帖数: 300 | 4 一个linear regression model, residual vs predicted value 的plot 是一个被填满
的菱形，基本上是一个正方形rotate45度。这种情况需要做什么样的transformation?
谢谢。 |
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h******g
发帖数: 209 | 5 It seems that you do not understand the basic concepts of linear regression.
You do not understand the meaning of coefficients. In the model Z ~ a X +
b, a is the change of Z associated with one unit change of X. In the model,
Z ~ e X + f Y + g, e is the change of Z asscoiated with one unit change of
X holding others constant. In other words, f is fixed at a constant when you
discussing the meaning of e in the second model. Therefore, the meanings of
a and e are very different. a is positive d... 阅读全帖 |
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v*****u
发帖数: 406 | 6 我用一个linear regression算一个model
结果如下
Residual standard error: 11.7 on 1426 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.2245, Adjusted R-squared: 0.2196
F-statistic: 45.86 on 9 and 1426 DF, p-value: < 2.2e-16
p-value怎么小算什么意思，我查wiki说是 very strong presumption against
neutral hypothesis。那代表什么呢？
是不是说明这个model不好，请大侠解释我以上的指标怎么样 |
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l*g
发帖数: 46 | 7 如题，是用在含有interaction的mixed model里面的，model我是用的lmer
我需要做其中一个factor和interaction的linear combination
stata里面用lincom就行了，但是怎么在R里面做呢？
谢谢各位先！ |
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c********h
发帖数: 330 | 8 没用过sas，不过你先试下linear model里fixed effect的R2是不是也很小
coef significance不一定等价于R2很大 |
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B*H
发帖数: 10 | 9 谢谢. 试过 linear model, R2 16%. Not bad.我在考虑是不是slope (time course)的
问题, 即在 random effect 又在 fixed effect 中.
忘记提了, 求 R2 用的公式为 Residual(null)-Residual(full)/Residual(null). |
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W**********E
发帖数: 242 | 10 对于linear model而言，如果两个变量（x1,x2) 完全独立，你是一起fit，还是先fit
X1再用residual fit X2，两者等价，x1,x2的回归系数都一样。
如果两个变量(x1,x2)之间有correlation,然后这两个变量都和结果变量相关，一起fit
和先fit一个，然后再用residual fit 另外一个，系数不一样。第2个方法得出来x1,x2
的系数都是biased. 你目的就是预测？ |
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m*****a
发帖数: 306 | 11 谢谢，这个和applied linear regression models一样吗？
老师要求的是 regression models，作业题都是那个上面的。 |
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m*****a
发帖数: 306 | 12 请问你有applied linear regression models, 4th edition,
继续求，谢谢 |
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G******2
发帖数: 579 | 13 问大牛一个basic 的问题。
在evaluate 一个 multi variate linear regression.
几个factor 同时被研究，individual correlation coefficient 都不大，只有0.3左
右，不知道为什么被选进了model.
然后每个factor 的coefficient 的R square 都小于0.5。
这个 model 是个好model 吗？
还是我看错地方了？
我的问题1。 不是应该选correlation coefficient 大的factor to enter the model?
还是p value 更重要？
R square 低于0.5 应该留在model 里吗？
选择factor 的原则是什么？
我只有一点biostats 背景。不是很清楚这个问题是我自己不懂呢还是他们错了。请大
家解释一下。谢谢。 |
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G******2
发帖数: 579 | 14 【 以下文字转载自 Quant 讨论区 】
发信人: Gigi2012 (Gigi), 信区: Quant
标 题: Re: 请问multi variate linear regression 选择risk factor 问题 (
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Apr 10 01:32:27 2015, 美东)
他们没有report p value 和t statistics .我还在想是我不懂的原因，一般来说我先
看p value. 不过我可以要求report
R square 看起来是model 的。
给我的sad code 打不丶开。我家电脑没有sas.
说是用的Bayesian schawz criteria selection. 跟我平常用的stepwise 和backwards
selection 不一样。不懂呀。
最小的SBC 和最大的RSQ的variable 被淘汰了，说intuitive judgement 不make
sense 是个dummy variable
用了两个variable 说 SBC 最小值，然后rsq 也最大。然后multivara... 阅读全帖 |
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G******2
发帖数: 579 | 15 发信人: Gigi2012 (Gigi), 信区: Quant
标 题: Re: 请问multi variate linear regression 选择risk factor 问题 (
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Apr 10 01:50:02 2015, 美东)
继续问，怎么要求report 有无colineality 。我觉得这些tested variable 长得都太
相似了。 |
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E**********e
发帖数: 1736 | 16 做个boxplot， 可以删掉2个std外的data point，如果样品size大的话。 也可以
linear regression后算cook distanc是么的。 翻下统计regression基本手册。至于理
论上是么说法吗，就是用来扯的。 只要解决问题， 睡care理论怎么说啊。 outliers
大都就是用来删的。
。 |
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l***e
发帖数: 108 | 17 本人数学背景。也学过不少统计的知识，但是现在找industry工作时就发现自己其实对
统计学理解并不是很深刻。各种理论和数学推导都毫无困难能看懂，但是从概念上却没
有很深的理解（以前学了很多基于测度论的math stats，现在发现一点用都没有）。大
部分看过的applied stats的书感觉都好糟糕（以前上课用过weisberg的applied
linear regression，真是超烂的书，就是把公式和结果堆起来，概念和motivation完
全没有）
我想问问有什么书能满足：
1. 有讲到实际问题中regression可能遇到的问题，譬如survey中很多项目空缺是应该
怎么办，或者当有很多feature之间非常correlated时会出现什么问题应该如何解决，
等等。
2. 相对advanced。读者是researcher或者professional这种学过统计理论的。很多
applied/practical的书都太过初级，给本科生看得。
谢谢！ |
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t*****a
发帖数: 459 | 18 我的两本参考书
applied linear statistical model by Michael Kutner
这本感觉是偏重基础理论的。
regression modeling strategies by Frank Harrell, 这本比较偏应用，主要是生物
统计的predictive model的。
应用方面的可能看专注于自己领域的会更有用。
我数学基础比较差，楼主说的那本书我看着很费劲，后来看了那本书的降级版 intro.
to statistical learning, 感觉很好。 |
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h****i
发帖数: 5 | 19 I tried to use linear regression to fit a line to X/Y (two sets of data on
different scales ) and use the generated R square (R2) to see if there is
strong/weak correlation between them. The tooling I used is Excel's Data
Analysis Toolpak.
One colleague insists that I must normalize the 2 datasets and plot them on
an axis at the same scale x/y, otherwise the R2 analysis is invalid. However
, the references I read online (such as the following ones) do not require
to normalize the X/Y data sets t... 阅读全帖 |
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b*****s
发帖数: 11267 | 20 不用。
[在 hhaaii (zz) 的大作中提到：]
:I tried to use linear regression to fit a line to X/Y (two sets of data on
:different scales ) and use the generated R square (R2) to see if there is
:strong/weak correlation between them. The tooling I used is Excel's
Data
:Analysis Toolpak.
:One colleague insists that I must normalize the 2 datasets and plot them on
an axis at the same scale x/y, otherwise the R2 analysis is invalid.
However, the references I read online (such as the following ones) do not
require... 阅读全帖 |
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f****5
发帖数: 46 | 21 the difference between Logistic Regression and Linear Kernel SVMs, PCA vs.
Matrix Factorization, regularization, or gradient descent.
thanks |
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f******5
发帖数: 104 | 22 刚面了bing，被一个问题卡住了，求教： 用linear regression 去 train一个10维的
数据（sum of square error），其中有3个variables 对应的系数为0，3个为负，另外
4个为正；remove 三个系数为0的variable对train error有什么影响， remove 3个系
数为负的variables对train error有什么影响 |
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w******t
发帖数: 16937 | 23 分特，想看专业的？
看这个。声明：因为网络安全原因，我删去了一些必须删去的内容。
http://schema.org/WebPage">Google
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