Preguntas etiquetadas con multiple-regression

Regresión que incluye dos o más variables independientes no constantes.

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¿Por qué algunas estimaciones de regresión difieren por un cambio de signo, pero otras no, cuando cambio el nivel de referencia?
Supongamos que tengo un resultado continuo yy dos predictores factoriales, cada uno con dos niveles. Uno de mis predictores categóricos drug, puede tener dos niveles ("A" o "B"), el otro es smokeYes. Cuando ejecuto un modelo de regresión, puedo elegir la línea base o el nivel de referencia drugpara que …

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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
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 


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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
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 …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

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Regresión de datos que incluye una fecha
Tengo un conjunto de datos que contiene unos cientos de transacciones de tres proveedores que operan en más de 100 países durante un período de tres años. Hemos descubierto que el país de ventas no es un factor significativo en los precios alcanzados (los productos son más o menos productos …

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Si ejecuta la regresión OLS en datos de sección transversal, ¿debería probar la autocorrelación en los residuos?
Tengo un conjunto de observaciones, independiente del tiempo. Me pregunto si debería ejecutar alguna prueba de autocorrelación. Me parece que no tiene sentido, ya que no hay un componente de tiempo en mis datos. Sin embargo, en realidad probé la prueba LM de correlación en serie e indica una fuerte …

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Codificación ficticia para contrastes: 0,1 frente a 1, -1
Estoy buscando su ayuda para comprender la diferencia entre dos contrastes diferentes para variables dicotómicas. En esta página: http://www.psychstat.missouristate.edu/multibook/mlt08.htm bajo "Variables de predictores dicotómicos", hay dos formas de codificar predictores dicotómicos: usando el contraste 0,1 o el contraste 1, -1 . Comprendo la distinción aquí (0,1 es una codificación ficticia …

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Prueba post hoc en un ANOVA de diseño mixto 2x3 con SPSS?
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 


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Intervalos de confianza al usar el teorema de Bayes
Estoy calculando algunas probabilidades condicionales y los intervalos de confianza del 95% asociados. Para muchos de mis casos, tengo recuentos directos de xéxitos fuera de los nensayos (de una tabla de contingencia), por lo que puedo usar un intervalo de confianza binomial, como se proporciona binom.confint(x, n, method='exact')en R. Sin …


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Coeficiente de interpretación en un modelo de regresión lineal con variables categóricas
Daré mis ejemplos con llamadas R. Primero, un ejemplo simple de una regresión lineal con una variable dependiente 'vida útil', y dos variables explicativas continuas. data.frame(height=runif(4000,160,200))->human.life human.life$weight=runif(4000,50,120) human.life$lifespan=sample(45:90,4000,replace=TRUE) summary(lm(lifespan~1+height+weight,data=human.life)) Call: lm(formula = lifespan ~ 1 + height + weight, data = human.life) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -23.0257 -11.9124 …
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