Preguntas etiquetadas con linear-model

Estoy revisando la regresión lineal. El libro de texto de Greene dice: Ahora, por supuesto, habrá otros supuestos sobre el modelo de regresión lineal, como E(ϵ|X)=0E(ϵ|X)=0E(\epsilon|X)=0 . Esta suposición combinada con la suposición de linealidad (que en efecto define ϵϵ\epsilon ), le da estructura al modelo. Sin embargo, el supuesto …

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Vi esta notación para los mínimos cuadrados ordinarios aquí . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Nunca he visto las barras dobles y los 2 en la parte inferior. ¿Que significan esos símbolos? ¿Tienen terminología específica para ellos?

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Supongamos que tengo un NNN -vector YYY de variables dependientes, y un NNN -vector XXX de variable independiente. Cuando YYY se traza contra 1X1X\frac{1}{X} , veo que hay una relación lineal (tendencia al alza) entre los dos. Ahora, esto también significa que hay una tendencia a la baja lineal entreYYYyXXX. …

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¿Alguien sabe cómo calcular (o extraer) el apalancamiento y las distancias de Cook para un merobjeto de clase (obtenido a través del lme4paquete)? Me gustaría trazar estos para un análisis de residuos.

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Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

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Tengo el siguiente modelo lineal: Para abordar la heteroscedasticidad residual, he tratado de aplicar una transformación logarítmica en la variable dependiente como Iniciar sesión( Y+ 1 )Iniciar sesión⁡(Y+1)\log(Y + 1) pero todavía veo el mismo efecto de abanico en los residuos. Los valores de DV son relativamente pequeños, por lo …

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Supongamos que estoy interesado en un modelo de regresión lineal, para , porque me gustaría ver si una interacción entre las dos covariables tiene un efecto en Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 En las notas de un curso para profesores (con quienes no tengo contacto), dice: …

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Tengo una muestra de 1,449 puntos de datos que no están correlacionados (r-cuadrado 0,006). Al analizar los datos, descubrí que al dividir los valores de las variables independientes en grupos positivos y negativos, parece haber una diferencia significativa en el promedio de la variable dependiente para cada grupo. Al dividir …

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Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

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Antecedentes Tengo datos de un estudio de campo en el que hay cuatro niveles de tratamiento y seis réplicas en cada uno de los dos bloques. (4x6x2 = 48 observaciones) Los bloques están separados aproximadamente 1 milla, y dentro de los bloques, hay una cuadrícula de 42 parcelas de 2m …

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Hay algunas explicaciones que puedo encontrar que describen cómo interpretar los coeficientes de regresión lineal después de diferenciar una serie de tiempo (para eliminar una raíz unitaria). ¿Es tan simple que no hay necesidad de decirlo formalmente? (Soy consciente de esta pregunta , pero no estaba seguro de cuán general …

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En 'Los elementos del aprendizaje estadístico', la expresión para la descomposición de la variación de sesgo del modelo lineal se da como donde es la función objetivo real, es la varianza del error aleatorio en el modelo y es el estimador lineal de .f ( x 0 ) σ 2 …

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En la Econometría introductoria de Wooldridge hay una cita: El argumento que justifica la distribución normal de los errores por lo general es algo como esto: porque es la suma de muchos factores diferentes que afectan no observadas , podemos invocar el teorema del límite central a la conclusión de …

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Un amigo mío recientemente preguntó qué es tan ordinario, acerca de los mínimos cuadrados ordinarios. No parecemos llegar a ninguna parte en la discusión. Ambos coincidimos en que OLS es un caso especial del modelo lineal, tiene muchos usos, es bien conocido y es un caso especial de muchos otros …

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¿Qué piensa sobre el uso de la regresión para proyectar fuera del rango de datos? Si estamos seguros de que sigue una forma de modelo lineal o de potencia, ¿no podría ser útil el modelo más allá del rango de datos? Por ejemplo, tengo un volumen impulsado por el precio. …

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