Preguntas etiquetadas con modeling

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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Cómo combinar intervalos de confianza para un componente de varianza de un modelo de efectos mixtos cuando se usa la imputación múltiple
La lógica de la imputación múltiple (MI) es imputar los valores faltantes no una vez sino varias (típicamente M = 5) veces, lo que resulta en M conjuntos de datos completados. Los M conjuntos de datos completados se analizan luego con métodos de datos completos sobre los cuales se combinan …
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Especificar un modelo de diferencia en diferencias con múltiples períodos de tiempo
Cuando calculo un modelo de diferencia en diferencias con dos períodos de tiempo, el modelo de regresión equivalente sería a. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} donde el es un maniquí que es igual a 1 si la observación es del grupo de tratamientoTreatmentTreatmentTreatment y es …
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Metodología de pronóstico VAR
Estoy construyendo un modelo VAR para pronosticar el precio de un activo y me gustaría saber si mi método es estadísticamente sólido, si las pruebas que he incluido son relevantes y si se necesitan más para garantizar un pronóstico confiable basado en mis variables de entrada. A continuación se muestra …
19 r  forecasting  modeling  var 
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¿Puedo simplemente eliminar una de las dos variables predictoras que están altamente correlacionadas linealmente?
Usando el coeficiente de correlación de Pearson, tengo varias variables que están altamente correlacionadas ( y para 2 pares de variables que están en mi modelo).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 La razón por la cual algunas de las variables están altamente correlacionadas es porque una variable se usa en el …
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