R教程:超详细的Cox回归操作步骤

Cox回归分析的输出是Cox模型的参数估计值和相关的统计检验。Cox模型的参数可以用于估计协变量对结局事件发生的影响,并估计HR(风险比)及其置信区间。HR>1表示协变量为“危险因素”,即协变量每增加一个单位(连续型变量)或者与参考水平相比(分类变量),结局事件发生的风险升高了(HR-1)×100%;反之,HR在0-1之间表示协...

统计学入门:时间序列分析基础知识详解

AIC和BIC是用来估计相对于其他模型的模型质量的信息标准。借助库pmdarima[7],可以很容易地根据上述信息标准找到最佳参数。例如,当使用pmdarima来估计AirPassengers数据时,结果将如下所示。#fitstepwiseauto-ARIMAarima=pm.auto_arima(y_train,start_p=1,start_q=1,max_p=3,max_q=3,#m=12,...

多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

AIC在定义阶数时更方便,但请注意AIC需要计算所有阶数模式,因此需要大量计算。在VMA部分的最后,有一个重要的概念叫可逆性。如果我们可以将VMA(q)过程写成如下的自回归表示,则称其为可逆的:??+(B)是伴随矩阵。我们可以推导方程(4)如下:如果随机过程(Z??)是可逆的,它就有一个无限自回归表示(AR(∞))。如...

国债期货套期保值方法分析

其中,εs,t和εf,t分别为现券和CTD券DVBP变化率回归的误差序列,各项均服从正态分布;n为自回归滞后阶数。在VAR模型中,β系数为:根据VAR模型回归结果的AIC值变化,我们设置最大滞后阶数为3。1.3ECM模型对于非平稳的序列来说,OLS和VAR模型不再适用。为解释存在协整关系的序列,即变量之间存在长期均衡的关系,我...

快报| 2型糖尿病与IGRA阳性肺结核患者肺部空洞形成的关联研究

对于单因素分析中P≤0.20的变量,首先被纳入一个饱和的多元logistic回归模型。优化的模型是通过“both”逐步回归过程生成的,并且通过对比似然比检验和最小的Akaike信息准则(AIC)值来确定最合适模型。方差膨胀因子(VIF)被用来检测回归分析中的多重共线性。VIF>5的变量被视为存在多重共线性,并逐步手动剔除具有多重共...

数据分析师必知必会的回归分析方法

什么是回归分析?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系(www.e993.com)2024年11月23日。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。

7种回归分析方法,你用哪一种?

4.StepwiseRegression逐步回归在处理多个自变量时,我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中,自变量的选择是在一个自动的过程中完成的,其中包括非人为操作。这一壮举是通过观察统计的值,如R-square,t-stats和AIC指标,来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。

「扬子专栏:AIC2021最前沿」成都AG代表KPL出征AIC世界赛,梦泪带队...

虽然后来梦泪回归，但是一直都有遗憾在心里，所以此次AIC可能也是最好证明自己的机会，有着这样的信念，AG晋级可期。虽然，AG所处小组实力强劲，但是他们还有一个优势。2018年亚运会上，AoV作为表演赛，当时KPL组队代表中国队参赛，而当时中国队的辅助就是AG本次AIC队伍的助教MC。这届亚运会上，中国队成功拿下了冠军...

利率互换对资金和债券市场领先作用分析

其中w表示常数项,滞后期n由VAR向量自回归模型中AIC、SC最小值确定。本文中选择自回归模型中的最优滞后项。其中公式(1)的原假设为“1年期国债收益率不是引起1年期FR007利率变化的格兰杰原因”,公式(2)的原假设为“1年期FR007利率不是引起1年期国债收益率变化的格兰杰原因”。检验结果见表2。其中,1年期FR007...

多变量 Copula 函数在干旱风险分析中的应用进展(于忱、陈隽等)

指出基于Copula的分布拟合性能更好。另外,他们[22]还对美国德克萨斯州的月降水资料进了分析,采用AIC准则进行择优。Copula模型早期主要被应用在对干旱特征值的二元分析上,干旱历时和干旱烈度的联合概率分布应用最广。不同的学者将各种其他方法与之融合,结合不同的方法和选取不同的干旱指标和组合方式进...