Preguntas etiquetadas con regression-coefficients

Ejecuté un modelo mixto lineal generalizado en R e incluí un efecto de interacción entre dos predictores. La interacción no fue significativa, pero los principales efectos (los dos predictores) sí lo fueron. Ahora, muchos ejemplos de libros de texto me dicen que si hay un efecto significativo de la interacción, …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

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 

Estoy usando Pyikon-scikit-learn para entrenar y probar una regresión logística. scikit-learn devuelve los coeficientes de regresión de las variables independientes, pero no proporciona los errores estándar de los coeficientes. Necesito estos errores estándar para calcular una estadística de Wald para cada coeficiente y, a su vez, comparar estos coeficientes entre …

18 logistic  python  standard-error  regression-coefficients  scikit-learn 

En una regresión lineal múltiple es posible encontrar el coeficiente con la siguiente fórmula. b = ( X′X)- 1( X′) Ysi=(X′X)-1(X′)Yb = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Por ejemplo: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > …

18 logistic  regression-coefficients 

Me doy cuenta de que esta es una pregunta muy básica, pero no puedo encontrar una respuesta en ningún lado. Estoy calculando los coeficientes de regresión usando las ecuaciones normales o la descomposición QR. ¿Cómo puedo calcular los errores estándar para cada coeficiente? Por lo general, pienso que los errores …

18 standard-error  regression-coefficients 

Estoy ejecutando un LASSO que tiene algunos predictores de variables categóricas y algunos continuos. Tengo una pregunta sobre las variables categóricas. El primer paso que entiendo es dividir cada uno de ellos en tontos, estandarizarlos para una penalización justa y luego retroceder. Surgen varias opciones para tratar las variables ficticias: …

17 categorical-data  regression-coefficients  lasso  intercept  categorical-encoding 

No estoy seguro si normalizar es la palabra correcta para usar aquí, pero haré todo lo posible para ilustrar lo que estoy tratando de preguntar. El estimador utilizado aquí es de mínimos cuadrados. Supongamos que tiene , puede centrarlo alrededor de la media por donde y x_1' = x- \ …

16 regression  self-study  least-squares  regression-coefficients 

Suponga que ajusta una regresión lineal / logística , con el objetivo de una estimación imparcial de . Está muy seguro de que tanto como son muy positivos en relación con el ruido en sus estimaciones.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Si tiene la covarianza conjunta de …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la regresión?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Después de buscar una aclaración sobre los coeficientes del modelo lineal aquí , tengo una pregunta de seguimiento relativa a los no significativos (valor p alto) para los coeficientes de los niveles de factores. Ejemplo: si mi modelo lineal incluye un factor con 10 niveles, y solo 3 de esos …

15 statistical-significance  linear-model  model-selection  regression-coefficients  regression-strategies 

Cuando se realiza un GLM y se obtiene el error "no definido debido a singularidades" en la salida de anova, ¿cómo se contrarresta este error? Algunos han sugerido que se debe a la colinealidad entre covariables o que uno de los niveles no está presente en el conjunto de datos …

15 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

En Pensamiento, rápido y lento , Daniel Kahneman plantea la siguiente pregunta hipotética: (P. 186) Julie actualmente es estudiante de último año en una universidad estatal. Leía con fluidez cuando tenía cuatro años. ¿Cuál es su promedio de calificaciones (GPA)? Su intención es ilustrar cómo a menudo no tenemos en …

14 standard-deviation  regression-coefficients  regression-to-the-mean 

Tengo un problema de clasificación binaria de varias características. ¿Los coeficientes de una regresión logística (regularizada) tienen un significado interpretable? Pensé que podrían indicar el tamaño de la influencia, dado que las características se normalizan de antemano. Sin embargo, en mi problema, los coeficientes parecen depender sensiblemente de las características …

14 logistic  regression-coefficients 

He leído en Abdi (2003) que Cuando las variables independientes son ortogonales por pares, el efecto de cada una de ellas en la regresión se evalúa calculando la pendiente de la regresión entre esta variable independiente y la variable dependiente. En este caso, (es decir, la ortogonalidad de los IV), …

14 regression  multiple-regression  regression-coefficients  terminology 

Al ejecutar la regresión de cresta, ¿cómo interpreta los coeficientes que terminan siendo más grandes que sus coeficientes correspondientes bajo mínimos cuadrados (para ciertos valores de )? ¿No se supone que la regresión de cresta reduce los coeficientes monotónicamente?λλ\lambda En una nota relacionada, ¿cómo se interpreta un coeficiente cuyo signo …

14 interpretation  regression-coefficients  ridge-regression