Die Suche ergab 23 Treffer

von daten_tim
Do Feb 22, 2018 1:37 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Unabhängige Variablen aus step() bzw. lm() nutzen
Antworten: 0
Zugriffe: 501

Unabhängige Variablen aus step() bzw. lm() nutzen

Liebes Forum, ich nutze step() (Package {stats}) um die beste Regression aus einer Ausgangsregression zu suchen - mit der besten Zusammensetzung an unabhängigen Variablen. Anschließend möchte ich mit genau diesen Variablen aus step() weiterrechnen, d.h. diese in eine dritte Regression einbauen mit n...
von daten_tim
Fr Feb 02, 2018 3:06 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: GLS-Modell - Ergebnisse nutzen und testen (u.a. BP-Test)
Antworten: 1
Zugriffe: 423

GLS-Modell - Ergebnisse nutzen und testen (u.a. BP-Test)

Liebes Forum, ich habe gelesen, dass wen man erahnt oder testet, dass ein OLS-Modell nicht richtig gut passt, z.B. wegen Heteroskedastizität (oder auch Autokorrelation?), dann kann man es mit einem GLS-Modell probieren. Nachdem mir dieser Befehl (gls() aus dem package nlme) schon einige Nerven gekos...
von daten_tim
Fr Jan 12, 2018 5:04 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Wald-Test: Einseitige Hypothesen für Koeffizienten testen?
Antworten: 2
Zugriffe: 626

Re: Wald-Test: Einseitige Hypothesen für Koeffizienten testen?

danke fuer das feedback. ich habe mich jetzt nicht mehr so super intensiv mit glht() beschaeftigt, und zwar weil ich gelernt habe, dass der wald-test das einseitige testen nicht zulaesst. das liegt nach meiner kenntniss an dem quadrieren des zaehlers, der dann immer positiv ist. das wird in diesem v...
von daten_tim
Do Jan 04, 2018 5:55 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Wald-Test: Einseitige Hypothesen für Koeffizienten testen?
Antworten: 2
Zugriffe: 626

Wald-Test: Einseitige Hypothesen für Koeffizienten testen?

Liebes Forum, ich vergleiche Koeffizienten von Regressionen mit Hilfe des Wald-Tests. Dazu nutze ich linearHypothesis() aus {car}. Nun will ich aber eigentlich nicht testen, ob die Koeffizienten gleich sind, sondern ob z.B. ein Koeffizient größer oder kleiner als ein anderer ist – also einseitige Te...
von daten_tim
Do Dez 14, 2017 6:21 pm
Forum: Maschinelles Lernen
Thema: Entscheidungsbaum mit rpart()
Antworten: 8
Zugriffe: 1896

Re: Entscheidungsbaum mit rpart()

Hallo Bernhard, besten Dank für Dein Feedback. Was die komische Numerierung der Ja/Nein-Antworten ist weiß ich nicht. Ich vermute aber, es ist die Nummer des Blattes, mit dem dieses Ergebnis vorhergesagt wurde. Das zu prüfen überlasse ich dann mal Dir. Nein, die Nummern sind die jeweiligen Daten, al...
von daten_tim
Mi Dez 06, 2017 2:31 pm
Forum: Maschinelles Lernen
Thema: Entscheidungsbaum mit rpart()
Antworten: 8
Zugriffe: 1896

Re: Entscheidungsbaum mit rpart()

Hallo Bernhard, ich habe mich jetzt wieder ransetzen können 1) Doch, das hat was mit dem Fehler zu tun, denn das überzählige Komma steht nicht nur in dem Aufruf, sondern auch in der Fehlermeldung. Bitte poste den neuen Aufruf und die neue Fehlermeldung im Wortlaut. Nein, hat es nicht, denn das war e...
von daten_tim
Fr Dez 01, 2017 4:45 pm
Forum: Maschinelles Lernen
Thema: Entscheidungsbaum mit rpart()
Antworten: 8
Zugriffe: 1896

Re: Entscheidungsbaum mit rpart()

Hallo Bernhard, vielen Dank. Ich will mal zwei Dinge erklären: Zu predict(): Da habe ich einen Tipfehler. Es soll heissen prediction = predict(full_tree, data_tree[data_tree_test,], type = "class") Da war ein Komma zu viel. data_tree[data_tree_test,] ist natürlich mein Testdatensatz aus data_tree, a...
von daten_tim
Do Nov 30, 2017 3:14 pm
Forum: Maschinelles Lernen
Thema: Entscheidungsbaum mit rpart()
Antworten: 8
Zugriffe: 1896

Entscheidungsbaum mit rpart()

Hallo, ich versuche gerade meine Daten/Ergebnisse mit einem decision tree zu analysieren und ich bekomme es zwar mit einem Beispieldatensatz hin (viele nutzen immer das Titanic-Beispiel), aber nicht mit meinen Daten. Ich denke, es hat etwas mit dem Format meiner Daten zu tun. Komischerweise macht de...
von daten_tim
Mi Okt 04, 2017 10:50 am
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Schleife für Suche nach optimalem Regressionsmodell ist langsam
Antworten: 10
Zugriffe: 1609

Re: Schleife für Suche nach optimalem Regressionsmodell ist langsam

n ist lenght(y [,i]), die Anzahl der Beobachtungen. Wie hast du den AIC "manuell" berechnet? Bitte ein reproduzierbar Bsp posten. anbei das beispiel aus help: AIC(slm1) = 325.2408 vs. AIC aus slm1 <- step(lm1) ist 189.86 !? summary(lm1 <- lm(Fertility ~ ., data = swiss)) slm1 <- step(lm1) summary(s...
von daten_tim
Mo Okt 02, 2017 12:21 pm
Forum: Regressionsmodelle
Thema: Schleife für Suche nach optimalem Regressionsmodell ist langsam
Antworten: 10
Zugriffe: 1609

Re: Schleife für Suche nach optimalem Regressionsmodell ist langsam

Vielen Dank für Eure Tipps. Ja, na klar macht das Sinn! :) Ich habe nun ein bisschen rumprobiert. Gut ist folgendes zum Abruf des optimalen Modells: test = lm(y[,i] ~ fix + mat[a,] + mat[b,] + mat[c,] + mat[d,]) + mat[e,]+ mat[f,] + mat[g,] final.mod <- step(test, k=log(n)) k=log(n) dann für den BIC...