タグ付けされた質問 「multivariable」

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多変数回帰にさらに変数を追加すると、既存の変数の係数が変わりますか?
3変数で構成される多変数(複数の独立変数)回帰があるとします。これらの各変数には、所定の係数があります。4番目の変数を導入して回帰を再実行することにした場合、3つの元の変数の係数は変わりますか? より広く:多変数(複数の独立変数)回帰では、特定の変数の係数は別の変数の係数の影響を受けますか?

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周辺密度の
タイトルが言うように、の限界密度を探していf(x,y)=c1−x2−y2−−−−−−−−−√,x2+y2≤1.f(x,y)=c1−x2−y2,x2+y2≤1.f (x,y) = c \sqrt{1 - x^2 - y^2}, x^2 + y^2 \leq 1. これまでのところ、はことがわかりました。私はを極座標に変換し、で積分することでそのことを理解しました。これが限界密度の部分に行き詰まっている理由です。私はそれを知っている、私は「大きな乱雑積分を取得、およびなしで私が回答ISN知っていることを解決する方法がわからないんだけど大きな厄介な積分になるはずです。代わりに見つけてから、を使ってを見つけることはか3ccc F(X、Y)のDRDθFX(X)=∫ ∞ - ∞ F(X、Y)のDYF(X、Y)DF32π32π\frac{3}{2 \pi}f(x,y)f(x,y)f(x,y)drdθdrdθdrd\thetafx(x)=∫∞−∞f(x,y)dyfx(x)=∫−∞∞f(x,y)dyf_x(x) = \int_{-\infty}^\infty f(x,y)dyF(x 、y)F(x,y)F(x,y) fx(x)dFdバツdFdx\frac{dF}{dx}fバツ(x )fx(x)f_x(x)?それは直感的な方法のように思えますが、私の教科書ではそれらの関係を説明するものを見つけることができないので、間違った仮定をしたくありませんでした。

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線形回帰のための予測子の最良のサブセットの計算
適切な予測子を使用する多変量線形回帰で予測子を選択するために、サブセットをすべて明示的にテストせずに予測子の「最適な」サブセットを見つける方法はありますか?「Applied Survival Analysis」では、Hosmer&LemeshowがKukの方法を参照していますが、元の論文が見つかりません。誰もがこの方法、またはもっと良いことに、より現代的な技術を説明できますか?正規分布エラーが想定されます。2 pppp2p2p2^p
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