Линейная и нелинейная регрессия

21 — методы этого семейства.

Избранное

Бета-регрессияBeta 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 model Пост-хок тест Геймса-ХоуэллаThe 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 signif Обобщенные аддитивные модели для местоположения, масштаба и формы (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 Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)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 Диагностика влияния (расстояние Кука, DFFITS, плечо)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 Cook Регрессия по методу наименьших медиан квадратов (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

План чтения

Наиболее цитируемые фундаментальные методы этой темы в порядке их появления — отправная точка, если вы здесь впервые.

Простая линейная регрессия1805Adrien-Marie Legendre (least squares, 1805); Francis Galton (regression concept, 1886)
Множественная линейная регрессия1886Francis Galton; formalized by Karl Pearson
Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)1935Alexander Craig Aitken
Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК)1935Alexander Craig Aitken
Робастная множественная линейная регрессия1964–1980sPeter J. Huber (M-estimators, 1964); extended by Rousseeuw, Yohai, and Maronna
Дикий бутстреп для регрессионного вывода1986Wu (1986); refined by Davidson & Flachaire (2008)
Анализ статистической мощности для множественной регрессии1988Jacob Cohen
Полиномиальная регрессия2012Montgomery, Peck & Vining (textbook treatment); classical least squares

все методы на этой полке ↓

Все методы 21

Бета-регрессия Пост-хок тест Геймса-Хоуэлла Обобщенные аддитивные модели для местоположения, масштаба и формы (GAMLSS)Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)Диагностика влияния (расстояние Кука, DFFITS, плечо)Регрессия по методу наименьших медиан квадратов (LMS)MICE Множественная линейная регрессия Множественная множественная регрессия Метод наименьших квадратов (МНК)Простая линейная регрессия на панельных данных Полиномиальная регрессия Анализ статистической мощности для множественной регрессии Робастный анализ модерации Робастная множественная линейная регрессия Робастное простое линейное регрессионное моделирование Простая линейная регрессия Пошаговая регрессия Оценщик Тау (τ) для регрессии Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК)Дикий бутстреп для регрессионного вывода

Ещё в разделе «Регрессия и GLM»

GLM и счётные модели 23 Робастная и квантильная регрессия 18 Регуляризованная регрессия 12