ScholarGate
Асистент

Лінійна та нелінійна регресія

21 — методи цієї родини.

Вибране

Регресія БетаBeta 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 modelТест Games-Howell (Games-Howell Post-Hoc Test)The 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 signifУзагальнені адитивні моделі для розташування, масштабу та форми (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 Узагальнений метод найменших квадратів (УНМК)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 Діагностика впливу (відстань Кука, DFFITS, плече)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 CookРегресія найменших медіан квадратів (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

Маршрут читання

Найчастіше цитовані фундаментальні методи цієї теми, у порядку їх розвитку — місце для початку, якщо ви тут уперше.

  1. Проста лінійна регресія1805автор: Adrien-Marie Legendre (least squares, 1805); Francis Galton (regression concept, 1886)
  2. Множинна лінійна регресія1886автор: Francis Galton; formalized by Karl Pearson
  3. Узагальнений метод найменших квадратів (УНМК)1935автор: Alexander Craig Aitken
  4. Зважені найменші квадрати (ЗНК)1935автор: Alexander Craig Aitken
  5. Стійка множинна лінійна регресія1964–1980sавтор: Peter J. Huber (M-estimators, 1964); extended by Rousseeuw, Yohai, and Maronna
  6. Дикий бутстреп для регресійних висновків1986автор: Wu (1986); refined by Davidson & Flachaire (2008)
  7. Аналіз потужності для множинної регресії1988автор: Jacob Cohen
  8. Поліноміальна регресія2012автор: Montgomery, Peck & Vining (textbook treatment); classical least squares
усі методи на цій полиці ↓

Усі методи 21

Регресія БетаТест Games-Howell (Games-Howell Post-Hoc Test)Узагальнені адитивні моделі для розташування, масштабу та форми (GAMLSS)Узагальнений метод найменших квадратів (УНМК)Діагностика впливу (відстань Кука, DFFITS, плече)Регресія найменших медіан квадратів (LMS)MICEМножинна лінійна регресіяБагатовимірна множинна лінійна регресіяЗвичайний метод найменших квадратів (ЗНМК)Панельна проста лінійна регресіяПоліноміальна регресіяАналіз потужності для множинної регресіїНадійна аналіз модераціїСтійка множинна лінійна регресіяСтійка проста лінійна регресіяПроста лінійна регресіяПокрокова регресіяОцінювач Тау (τ) регресіїЗважені найменші квадрати (ЗНК)Дикий бутстреп для регресійних висновків

Ще в розділі «Регресія та GLM»

GLM та лічильні моделі 23Робастна та квантильна регресія 18Регуляризована регресія 12