Preguntas etiquetadas con regression

Supongamos que tenemos un conjunto de datos con puntos. Queremos realizar una regresión lineal, pero primero clasificamos los valores y los valores independientemente uno del otro, formando un conjunto de datos . ¿Hay alguna interpretación significativa de la regresión en el nuevo conjunto de datos? esto tiene nombre?( Xyo, Yyo)(Xi,Yi)(X_i,Y_i)nortennY …

302 regression  correlation 

Las páginas de ayuda en R suponen que sé lo que significan esos números, pero no lo sé. Estoy tratando de entender intuitivamente cada número aquí. Solo publicaré el resultado y comentaré lo que descubrí. Puede haber (habrá) errores, ya que escribiré lo que supongo. Principalmente me gustaría saber qué …

234 r  regression  interpretation 

Estaba hojeando algunas notas de clase de Cosma Shalizi (en particular, la sección 2.1.1 de la segunda clase ), y me recordó que puedes obtener muy bajo incluso cuando tienes un modelo completamente lineal.R2R2R^2 Parafraseando el ejemplo de Shalizi: suponga que tiene un modelo , donde es conocida. Entonces \ …

234 regression  r-squared 

Digamos que quiero estimar una gran cantidad de parámetros, y quiero penalizar algunos de ellos porque creo que deberían tener poco efecto en comparación con los demás. ¿Cómo decido qué esquema de penalización utilizar? ¿Cuándo es más apropiada la regresión de cresta? ¿Cuándo debo usar el lazo?

167 regression  lasso  ridge-regression 

¿Estoy buscando una distribución de mejor comportamiento para la variable independiente en cuestión, o para reducir el efecto de los valores atípicos, o algo más?

164 regression  distributions  data-transformation  logarithm  regression-strategies 

Si tiene una variable que separa perfectamente ceros y unos en la variable objetivo, R generará el siguiente mensaje de advertencia de "separación perfecta o casi perfecta": Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Todavía obtenemos el modelo, pero los coeficientes estimados están inflados. ¿Cómo manejas esto …

163 r  regression  logistic  separation 

Aquí está el artículo que motivó esta pregunta: ¿la impaciencia nos engorda? Me gustó este artículo, y demuestra muy bien el concepto de "controlar otras variables" (IQ, carrera, ingresos, edad, etc.) para aislar mejor la verdadera relación entre solo las 2 variables en cuestión. ¿Puede explicarme cómo controla realmente las …

141 regression  causality  confounding  controlling-for-a-variable  statistics-in-media 

¿Cuál es la diferencia entre regresión lineal y regresión logística? ¿Cuándo usarías cada uno?

122 regression  logistic  linear-model 

Estoy ejecutando modelos de regresión lineal y me pregunto cuáles son las condiciones para eliminar el término de intercepción. Al comparar los resultados de dos regresiones diferentes donde una tiene la intersección y la otra no, noto que el de la función sin la intersección es mucho mayor. ¿Hay ciertas …

118 regression  linear-model  r-squared  intercept 

Estoy tratando de comprender bien el algoritmo EM, para poder implementarlo y usarlo. Pasé un día completo leyendo la teoría y un documento donde se usa EM para rastrear un avión utilizando la información de posición proveniente de un radar. Honestamente, no creo entender completamente la idea subyacente. ¿Puede alguien …

117 regression  probability  mathematical-statistics  intuition  expectation-maximization 

Según tengo entendido, estoy interesado en replicar manualmente el cálculo de los errores estándar de los coeficientes estimados ya que, por ejemplo, viene con el resultado de la lm()función R, pero no he podido precisarlo. ¿Cuál es la fórmula / implementación utilizada?

114 r  regression  standard-error  lm 

Tengo una pregunta rara. Suponga que tiene una pequeña muestra donde la variable dependiente que va a analizar con un modelo lineal simple está muy sesgada. Por lo tanto, supone que utuu no se distribuye normalmente, ya que esto daría como resultado una distribución normal de . Pero cuando calcula …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

Muchos trabajos estadísticos requieren experiencia con datos a gran escala. ¿Cuáles son los tipos de habilidades estadísticas y computacionales que serían necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos? Por ejemplo, ¿qué tal construir modelos de regresión dado un conjunto de datos con 10 millones de muestras?

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

En particular, me refiero al coeficiente de correlación momento-producto de Pearson.

99 correlation  regression 

El coeficiente de correlación de Pearson de xey es el mismo, ya sea que calcule pearson (x, y) o pearson (y, x). Esto sugiere que hacer una regresión lineal de y dado x o x dado y debería ser lo mismo, pero no creo que ese sea el caso. ¿Alguien …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r