Preguntas etiquetadas con multiple-regression

Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de tiempo …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Leí aquí que era el número de grados de libertad que debería usar al hacer una prueba t para determinar la importancia de un coeficiente de regresión, pero no entiendo por qué. Comprendí que las pruebas t generalmente tenían n - 1 grados de libertad.n - p - 1norte-pag-1n-p-1n - …

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Soy nuevo en el lenguaje R. Me gustaría saber cómo simular a partir de un modelo de regresión lineal múltiple que cumpla con los cuatro supuestos de la regresión. Ok, gracias. Digamos que quiero simular los datos basados ​​en este conjunto de datos: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) entonces obtengo …

14 r  multiple-regression  simulation 

La pregunta es sencilla: ¿es apropiado usar la regresión lineal cuando Y es acotado y discreto (por ejemplo, el puntaje de la prueba 1 ~ 100, alguna clasificación predefinida 1 ~ 17)? En este caso, ¿"no es bueno" usar regresión lineal, o es totalmente incorrecto usarlo?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Por lo que entiendo, la selección de variables basada en valores p (al menos en el contexto de regresión) es altamente defectuosa. Parece que la selección variable basada en AIC (o similar) también se considera defectuosa por algunos, por razones similares, aunque esto parece un poco confuso (por ejemplo, vea …

13 hypothesis-testing  multiple-regression  feature-selection  model-selection  aic 

Estoy obteniendo algunos resultados desconcertantes para la correlación de una suma con una tercera variable cuando los dos predictores están correlacionados negativamente. ¿Qué está causando estos resultados desconcertantes? Ejemplo 1: correlación entre la suma de dos variables y una tercera variable Considere la fórmula 16.23 en la página 427 del …

13 correlation  multiple-regression 

¿Qué es una estadística F parcial? ¿Es eso lo mismo que la prueba F parcial? ¿Cuándo calcularías una estadística F parcial? Supongo que esto tiene algo que ver con la comparación de modelos de regresión, pero no estoy siguiendo algo (?)

13 regression  multiple-regression 

Estoy buscando consejos y comentarios que aborden el análisis de ratios y tasas. En el campo en el que trabajo, el análisis de las relaciones en particular está muy extendido, pero he leído algunos documentos que sugieren que esto puede ser problemático, estoy pensando en: Kronmal, Richard A. 1993. Correlación …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

No estoy seguro de cómo interpretar esta regresión probit que ejecuté en Stata. Los datos están en la aprobación del préstamo y el blanco es una variable ficticia que = 1 si una persona era blanca y = 0 si la persona no lo era. Cualquier ayuda sobre cómo leer …

13 regression  multiple-regression  stata 

Quiero predecir Tree Heights en un área determinada usando algunas variables obtenidas a través de la teledetección. Como la biomasa aproximada, etc. Quiero usar primero una regresión lineal (sé que no es la mejor idea, pero es un paso obligado para mi proyecto). Quería saber qué tan mal puede afectarlo …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

¡Los gráficos a continuación son gráficos de dispersión residual de una prueba de regresión para la cual ya se han cumplido los supuestos de "normalidad", "homocedasticidad" e "independencia"! Para probar el supuesto de "linealidad" , aunque, al observar los gráficos, se puede adivinar que la relación es curvilínea, pero la …

13 multiple-regression  linear-model  assumptions  r-squared 

Tengo 6 variables ( ) que estoy usando para predecir . Al realizar mi análisis de datos, primero probé una regresión lineal múltiple. A partir de esto, solo dos variables fueron significativas. Sin embargo, cuando ejecuté una regresión lineal comparando cada variable individualmente con , todas menos una fueron significativas …

13 multiple-regression  multicollinearity  vif 

En Econometría en su mayoría inofensiva: un compañero empirista (Angrist y Pischke, 2009: página 209) leí lo siguiente: (...) De hecho, el 2SLS recién identificado (digamos, el estimador simple de Wald) es aproximadamente imparcial . Esto es difícil de mostrar formalmente porque 2SLS recién identificado no tiene momentos (es decir, …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

La regresión gradual se había usado en exceso en muchos artículos biomédicos en el pasado, pero esto parece estar mejorando con una mejor educación de sus muchos problemas. Sin embargo, muchos críticos más antiguos todavía lo piden. ¿Cuáles son las circunstancias en las que la regresión gradual tiene un papel …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption