Questions tagged «multivariable»

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将更多变量添加到多变量回归中是否会更改现有变量的系数?
假设我有一个由3个变量组成的多变量(几个独立变量)回归。这些变量中的每一个都有给定的系数。如果我决定引入第四个变量并重新运行回归,则三个原始变量的系数会改变吗? 更广泛地说:在多变量(多个独立变量)回归中,给定变量的系数是否受另一个变量的系数影响?

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寻找的边际密度
如标题所示,我正在寻找的边际密度F(x ,y)= c1 -X2-ÿ2---------√,X2+ÿ2≤1 。F(X,ÿ)=C1个-X2-ÿ2,X2+ÿ2≤1。f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. 到目前为止,我发现为。我通过将转换为极坐标并在积分来弄清楚,这就是为什么我被困在边际密度部分上的原因。我知道,但是我不确定如何在没有大的混乱积分的情况下解决这个问题,我知道答案是“应该是一个很大的混乱积分。是否有可能找到,然后采用来找到CCc32个π32π\frac{3}{2 \pi}F(x ,y)F(X,ÿ)f(x,y)d[R dθd[Rdθdrd\thetaFX(x )=∫∞- ∞F(x ,y)dÿFX(X)=∫-∞∞F(X,ÿ)dÿf_x(x) = \int_{-\infty}^\infty f(x,y)dyF(x ,y)F(X,ÿ)F(x,y)dFdXdFdX\frac{dF}{dx}FX(x )FX(X)f_x(x)?这似乎是一种直观的方法,但我似乎无法在教科书中找到说明这些关系的任何内容,因此我不想做出错误的假设。

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计算最佳的预测变量子集以进行线性回归
为了在具有合适的预测变量的多元线性回归中选择预测变量,有哪些方法可以找到预测变量的“最佳”子集而无需明确测试所有个子集?在“应用的生存分析”中,Hosmer&Lemeshow引用了Kuk的方法,但是我找不到原始论文。谁能描述这种方法,或者甚至更好的一种更现代的技术?可以假设正态分布的错误。ppp2p2p2^p
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