ScholarGate
Asszisztens

Lineáris és nemlineáris regresszió

21 módszer ebben a családban.

Kiemelt

Béta regresszióBeta 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-Howell poszt-hoc tesztThe 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 signifGAMLSSGAMLSS 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 Általánosított legkisebb négyzetek (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 Befolyásdiagnosztika (Cook távolság, DFFITS, szórás)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 CookLegkisebb Medián Négzetes Maradványok (LMS) RegresszióLeast 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

Olvasási útvonal

E témakör leggyakrabban hivatkozott alapmódszerei kidolgozásuk sorrendjében — kiindulópont, ha most ismerkedik a területtel.

  1. Egyszerű lineáris regresszió1805Adrien-Marie Legendre (least squares, 1805); Francis Galton (regression concept, 1886) nyomán
  2. Többváltozós lineáris regresszió1886Francis Galton; formalized by Karl Pearson nyomán
  3. Általánosított legkisebb négyzetek (GLS)1935Alexander Craig Aitken nyomán
  4. Súlyozott legkisebb négyzetek (WLS)1935Alexander Craig Aitken nyomán
  5. Robusztus többszörös lineáris regresszió1964–1980sPeter J. Huber (M-estimators, 1964); extended by Rousseeuw, Yohai, and Maronna nyomán
  6. Vad bootstrap regressziós következtetéshez1986Wu (1986); refined by Davidson & Flachaire (2008) nyomán
  7. A többváltozós regresszió teljesítményanalízise1988Jacob Cohen nyomán
  8. Polinomiális regresszió2012Montgomery, Peck & Vining (textbook treatment); classical least squares nyomán
az ezen a polcon található összes módszer ↓

Minden módszer 21

Béta regresszióGames-Howell poszt-hoc tesztGAMLSSÁltalánosított legkisebb négyzetek (GLS)Befolyásdiagnosztika (Cook távolság, DFFITS, szórás)Legkisebb Medián Négzetes Maradványok (LMS) RegresszióMICETöbbváltozós lineáris regresszióMultivariáns többes lineáris regresszióLegendre-féle legkisebb négyzetek módszere (OLS)Egyszerű lineáris panelregresszióPolinomiális regresszióA többváltozós regresszió teljesítményanalíziseRobusztus moderációs analízisRobusztus többszörös lineáris regresszióRobusztus egyszerű lineáris regresszióEgyszerű lineáris regresszióLépésenkénti RegresszióTau (τ) regressziós becslőSúlyozott legkisebb négyzetek (WLS)Vad bootstrap regressziós következtetéshez

Továbbiak itt: Regresszió és GLM

GLM és számlálási modellek 23Robusztus és kvantilis regresszió 18Regularizált regresszió 12