Estadísticas y Big Data predictor

6

¿Cuál es la diferencia entre estimación y predicción?

Por ejemplo, tengo datos de pérdidas históricas y estoy calculando cuantiles extremos (valor en riesgo o pérdida máxima probable). ¿Los resultados obtenidos son para estimar la pérdida o predecirlos? ¿Dónde se puede dibujar la línea? Estoy confundido.

46 estimation predictor prediction-interval

4

¿Deben las covariables que no son estadísticamente significativas "mantenerse" al crear un modelo?

Tengo varias covariables en mi cálculo para un modelo, y no todas son estadísticamente significativas. ¿Debo eliminar los que no lo son? Esta pregunta discute el fenómeno, pero no responde a mi pregunta: ¿Cómo interpretar el efecto no significativo de una covariable en ANCOVA? Sin embargo, no hay nada en …

39 regression statistical-significance ancova model predictor

2

Cuándo y cómo usar variables explicativas estandarizadas en regresión lineal

Tengo 2 preguntas simples sobre regresión lineal: ¿Cuándo se aconseja estandarizar las variables explicativas? Una vez que la estimación se lleva a cabo con valores estandarizados, ¿cómo se puede predecir con nuevos valores (cómo se debe estandarizar los nuevos valores)? Algunas referencias serían útiles.

37 regression predictive-models references standardization predictor

3

Coeficientes de regresión que cambian de signo después de incluir otros predictores

Imagina Ejecuta una regresión lineal con cuatro predictores numéricos (IV1, ..., IV4) Cuando solo se incluye IV1 como predictor, la beta estandarizada es +.20 Cuando también incluye IV2 a IV4, el signo del coeficiente de regresión estandarizado de IV1 cambia -.25(es decir, se vuelve negativo). Esto da lugar a algunas …

31 regression predictor

7

En el análisis de regresión, ¿por qué llamamos variables independientes "independientes"?

Quiero decir que algunas de esas variables están fuertemente correlacionadas entre sí. ¿Cómo / por qué / en qué contexto los definimos como variables independientes ?

30 regression terminology predictor

4

Variable independiente = variable aleatoria?

Estoy un poco confundido si una variable independiente (también llamada predictor o característica) en un modelo estadístico, por ejemplo, la en regresión lineal , ¿es una variable aleatoria?Y = β 0 + β 1 XXXXY= β0 0+ β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression random-variable experiment-design predictor

4

¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

4

Se necesita un buen ejemplo de datos con covariables afectadas por tratamientos

He analizado muchos conjuntos de datos R, publicaciones en DASL y en otros lugares, y no encuentro muchos buenos ejemplos de conjuntos de datos interesantes que ilustren el análisis de covarianza para datos experimentales. Existen numerosos conjuntos de datos "de juguete" con datos artificiales en los libros de texto de …

19 dataset ancova predictor

4

Número máximo de variables independientes que se pueden ingresar en una ecuación de regresión múltiple

¿Cuál es el límite para el número de variables independientes que uno puede ingresar en una ecuación de regresión múltiple? Tengo 10 predictores que me gustaría examinar en términos de su contribución relativa a la variable de resultado. ¿Debo usar una corrección de bonferroni para ajustar para múltiples análisis?

19 regression predictor importance bonferroni

2

En un modelo de Poisson, ¿cuál es la diferencia entre usar el tiempo como una covariable o un desplazamiento?

Recientemente descubrí cómo modelar exposiciones a lo largo del tiempo utilizando el registro de (p. Ej.) Tiempo como compensación en una regresión de Poisson. Comprendí que el desplazamiento corresponde a tener el tiempo como covariable con el coeficiente 1. Me gustaría entender mejor la diferencia entre usar el tiempo como …

18 poisson-regression predictor offset

3

Cómo manejar la variable categórica ordinal como variable independiente

Estoy usando un modelo logit. Mi variable dependiente es binaria. Sin embargo, tengo una variable independiente que es categórica y contiene las respuestas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Entonces, es ordinal ("categórico cuantitativo"). No estoy seguro de cómo manejar esto en el modelo. Estoy usando gretl. [Nota …

18 regression logistic ordinal-data predictor

3

Variable dependiente continua con variable ordinal independiente

Dada una variable dependiente continua yy variables independientes que incluyen una variable ordinal X 1 , ¿cómo encajo un modelo lineal R? ¿Hay documentos sobre este tipo de modelo?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

3

¿Realmente necesitamos incluir "todos los predictores relevantes"?

Una suposición básica del uso de modelos de regresión para la inferencia es que "todos los predictores relevantes" se han incluido en la ecuación de predicción. La razón es que no incluir un factor importante del mundo real conduce a coeficientes sesgados y, por lo tanto, a inferencias inexactas (es …

15 regression assumptions bias predictor confounding

4

Comparación de la importancia de diferentes conjuntos de predictores

Estaba asesorando a un estudiante de investigación con un problema particular, y estaba ansioso por obtener la opinión de otros en este sitio. Contexto: El investigador tenía tres tipos de variables predictoras. Cada tipo contenía un número diferente de variables predictoras. Cada predictor era una variable continua: Social: S1, S2, …

13 regression predictor importance

1

LARS vs descenso coordinado para el lazo

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

Preguntas etiquetadas con predictor