Questions tagged «variance-decomposition»

我对美国各县进行了回归分析，并正在检查“独立”变量中的共线性。Belsley，Kuh和Welsch的回归诊断建议考虑条件指数和方差分解比例： 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 0.000 0.000 0.002 0.053 0.011 0.148 0.231 0.000 …

26 r  multicollinearity  vif  variance-decomposition 

我刚刚读过一篇论文，其中的作者对两个预测变量进行了多元回归。总体r平方值为0.65。他们提供了一个表格，用于在两个预测变量之间划分r平方。该表如下所示： 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 在该模型中，R使用mtcars数据集运行时，总体r平方值为0.76。 summary(lm(mpg ~ drat + wt, mtcars)) Call: lm(formula = mpg ~ drat + wt, data = mtcars) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

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

我的问题是一个非常简单的问题，但那些问题确实让我很感激：）我真的不知道如何使用加法或乘法分解方法评估特定时间序列是否要分解。我知道有一些视觉提示可以告诉他们彼此分开，但我不明白。 以这个时间序列为例： 您如何形容？ 在此先感谢您的帮助。

9 time-series  mathematical-statistics  variance-decomposition