Preguntas etiquetadas con multiple-regression

Recientemente analicé un experimento que manipuló 2 variables categóricas y una variable continua usando ANCOVA. Sin embargo, un revisor sugirió que la regresión múltiple con la variable categórica codificada como variables ficticias es una prueba más apropiada para experimentos con variables categóricas y continuas. ¿Cuándo es apropiado usar ANCOVA versus …

20 regression  multiple-regression  ancova  categorical-encoding 

Estoy pasando algo de tiempo aprendiendo machine learning (perdón por la recursividad :) y no pude evitar sentirme intrigada por la regla general de elegir Gradient Descent sobre la resolución de ecuaciones directas para calcular los coeficientes de regresión, en el caso de la regresión lineal multivariada. Regla general: si …

18 machine-learning  multiple-regression  large-data 

Entiendo el concepto de que es la media para cuando la variable categórica es igual a 0 (o es el grupo de referencia), dando la interpretación final de que el coeficiente de regresión es la diferencia en la media de las dos categorías. Incluso con> 2 categorías, supongo que cada …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

Encontré una referencia en un artículo que dice así: Según Tabachnick y Fidell (1996), las variables independientes con una correlación bivariada de más de .70 no deberían incluirse en el análisis de regresión múltiple. Problema: utilicé en un diseño de regresión múltiple 3 variables correlacionadas> .80, VIF en aproximadamente .2 …

18 correlation  multiple-regression  multicollinearity  partial-correlation 

Espero que alguien pueda ayudarme a aclarar un punto de confusión para mí. Digamos que quiero probar si 2 conjuntos de coeficientes de regresión son significativamente diferentes entre sí, con la siguiente configuración: yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha + \beta x_i + \epsilon_i , con 5 variables independientes. 2 grupos, con tamaños …

18 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Me encontré con algunos estadísticos que nunca usan modelos que no sean Regresión lineal para la predicción porque creen que los "modelos ML", como el bosque aleatorio o el aumento de gradiente, son difíciles de explicar o "no interpretables". En una regresión lineal, dado que se verifica el conjunto de …

18 regression  machine-learning  multiple-regression  model-interpretation 

He entrenado un modelo de regresión lineal, utilizando un conjunto de variables / características. Y el modelo tiene un buen rendimiento. Sin embargo, me he dado cuenta de que no hay una variable con una buena correlación con la variable predicha. ¿Como es posible?

17 regression  machine-learning  correlation  multiple-regression  linear-model 

¿Alguien puede explicarme las diferencias reales entre el análisis de regresión y el ajuste de curvas (lineal y no lineal), con un ejemplo si es posible? Parece que ambos intentan encontrar una relación entre dos variables (dependiente frente a independiente) y luego determinan el parámetro (o coeficiente) asociado con los …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

Tengo un modelo de dataset de Películas y usé la regresión: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) library(ggplot2) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) Lo que dio la salida: Ahora intenté trabajar por primera vez algo llamado …

17 regression  data-visualization  multiple-regression  scatterplot 

Tengo seis variables dependientes (datos de conteo) y varias variables independientes, veo que en un MMR el script es así: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Pero, dado que mis datos son recuentos, quiero usar un modelo lineal generalizado y probé esto: my.model <- glm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

Estoy realizando un experimento que tiene lo siguiente: DV: consumo de sector (continuo o podría ser categórico) IV: Mensaje saludable, mensaje insalubre, sin mensaje (control) (3 grupos en los que las personas se asignan aleatoriamente - categórica) Este es un mensaje manipulado sobre la salubridad de la porción. Los siguientes …

17 anova  multiple-regression  continuous-data  ancova 

Estoy usando regresión lineal múltiple para describir las relaciones entre Y y X1, X2. Desde la teoría, entendí que la regresión múltiple supone relaciones lineales entre Y y cada una de X (Y y X1, Y y X2). No estoy usando ninguna transformación de X. Entonces, obtuve el modelo con …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

En la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) o la modelación de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), ¿a qué se refiere el término "parcial"?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

Acabo de leer un artículo en el que los autores llevaron a cabo una regresión múltiple con dos predictores. El valor global de r cuadrado fue de 0,65. Proporcionaron una tabla que dividía el r-cuadrado entre los dos predictores. La mesa se veía así: rsquared beta df pvalue whole model …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

Digamos que tengo una regresión multivariable (varias variables independientes) que consta de 3 variables. Cada una de esas variables tiene un coeficiente dado. Si decido introducir una cuarta variable y volver a ejecutar la regresión, ¿cambiarán los coeficientes de las 3 variables originales? En términos más generales: en una regresión …

16 regression  multiple-regression  multivariable