ScholarGate
Assistent

Lineaarne ja mittelineaarne regressioon

21 meetodit selles perekonnas.

Esiletõstetud

Beeta regressioonBeta regression is a generalized linear model introduced by Ferrari and Cribari-Neto (2004) for outcomes that are rates or proportions confined to the open interval (0,1). It modelGames-Howelli post-hoc testThe Games-Howell test is a parametric post-hoc multiple comparison procedure that identifies which pairs of group means differ significantly after an omnibus ANOVA reveals a signifÜldistatud aditiivsed mudelid asukoha, skaala ja kuju jaoks (GAMLSS)GAMLSS is a broad class of semi-parametric regression models introduced by Robert Rigby and Mikis Stasinopoulos in 2005. Unlike classical regression, which models only the mean of Üldistatud vähimate ruutude meetod (GLS)Generalized Least Squares (GLS) is a linear regression estimator that extends ordinary least squares to handle situations where the error terms are correlated or have non-constant Mõju diagnostika (Cooki kaugus, DFFITS, võimendus)Influence diagnostics are a family of post-fit measures that quantify how much each single observation affects a fitted regression. Cook's distance was introduced by R. Dennis CookVähim ruutkeskmiste jääkide regressioon (LMS)Least Median of Squares is a robust linear regression method introduced by Peter J. Rousseeuw in 1984. Instead of minimising the sum of squared residuals like ordinary least square

Lugemisteekond

Selle teema enim viidatud alusmeetodid nende väljatöötamise järjekorras — koht, kust alustada, kui oled siin uus.

  1. Lihtne lineaarne regressioon1805autor Adrien-Marie Legendre (least squares, 1805); Francis Galton (regression concept, 1886)
  2. Mitme muutujaga lineaarne regressioon1886autor Francis Galton; formalized by Karl Pearson
  3. Üldistatud vähimate ruutude meetod (GLS)1935autor Alexander Craig Aitken
  4. Kaalutud vähimruutude meetod (Weighted Least Squares, WLS)1935autor Alexander Craig Aitken
  5. Robustne mitme muutujaga lineaarregressioon1964–1980sautor Peter J. Huber (M-estimators, 1964); extended by Rousseeuw, Yohai, and Maronna
  6. Metsik bootsträpp regressioanalüüsi järelduste tegemiseks1986autor Wu (1986); refined by Davidson & Flachaire (2008)
  7. Jõuanalüüs mitmeregressioonile1988autor Jacob Cohen
  8. Polünomiaalse regressiooni meetod2012autor Montgomery, Peck & Vining (textbook treatment); classical least squares
kõik selle riiuli meetodid ↓

Kõik meetodid 21

Beeta regressioonGames-Howelli post-hoc testÜldistatud aditiivsed mudelid asukoha, skaala ja kuju jaoks (GAMLSS)Üldistatud vähimate ruutude meetod (GLS)Mõju diagnostika (Cooki kaugus, DFFITS, võimendus)Vähim ruutkeskmiste jääkide regressioon (LMS)MICEMitme muutujaga lineaarne regressioonMultivariantne mitme väärtusega lineaarregressioonVähimruutude meetod (OLS)Paneeli lihtne lineaarregressioonPolünomiaalse regressiooni meetodJõuanalüüs mitmeregressioonileRobustne moderatsioonanalüüsRobustne mitme muutujaga lineaarregressioonRobustne lihtne lineaarregressioonLihtne lineaarne regressioonSamm-sammultine regressioonTau (τ) estimaator regressioonisKaalutud vähimruutude meetod (Weighted Least Squares, WLS)Metsik bootsträpp regressioanalüüsi järelduste tegemiseks

Veel rubriigis Regressioon ja GLM

GLM ja loendusandmed 23Robustsed ja kvantiilmeetodid 18Regulariseeritud regressioon 12