Preguntas etiquetadas con linear-model

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Entiendo el modelo AR (p): su entrada es la serie temporal que se está modelando. Estoy completamente atascado cuando leo sobre el modelo MA (q): su aportación es innovación o choque aleatorio, ya que a menudo se formula. El problema es que no puedo imaginar cómo obtener un componente de …

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Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …

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Tengo un conjunto de datos en el que estoy tratando de hacer una regresión, y estoy fallando. La situación: Miles de operadores de robots de batalla están librando batallas entre ellos utilizando robots de batalla. Algunos robots de batalla son fuertes y poderosos, y otros son débiles; los fuertes ganan …

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Tengo la siguiente tabla en R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame") > df …

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La subitización es la enumeración rápida y precisa de las pantallas de baja numerosidad, que se distingue del conteo por una no linealidad aguda en la gráfica de tiempos de respuesta. A continuación se muestra una trama representativa, de Watson, DG, Maylor, EA y Bruce, LAM (2007). Observe que los …

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Tengo un problema de regresión lineal. En resumen, tengo un conjunto de datos, lo dividí en dos subconjuntos. Un subconjunto se usa para encontrar la regresión lineal (subconjunto de entrenamiento), otro se usa para evaluarlo (subconjunto de evaluación). Mi pregunta es ¿cómo evaluar el resultado de esta regresión lineal después …

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Necesito explicar el concepto de modelos lineales mixtos en un artículo dirigido a un público general. ¿Hay alguna forma de comunicar la esencia del concepto en una o dos oraciones?

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Suponga que voy a estimar una regresión lineal donde supongo u ∼ N( 0 ,σ2)u∼N(0,σ2)u\sim N(0,\sigma^2). ¿Cuál es el beneficio de OLS frente a la estimación de ML? Sé que necesitamos saber una distribución detuuu cuando usamos métodos ML, pero como supongo u ∼ N( 0 ,σ2)u∼N(0,σ2)u\sim N(0,\sigma^2)Si uso ML …

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