Preguntas etiquetadas con regression

¿Cuál es el propósito de la función de enlace como componente del modelo lineal generalizado? ¿Por qué lo necesitamos? Wikipedia dice: Puede ser conveniente hacer coincidir el dominio de la función de enlace con el rango de la media de la función de distribución ¿Cuál es la ventaja de hacer …

35 regression  generalized-linear-model  link-function  irls 

¿Cuál es la fórmula exacta utilizada en R lm() para el R cuadrado ajustado? ¿Cómo puedo interpretarlo? Fórmulas r-cuadrado ajustadas Parece que existen varias fórmulas para calcular el R cuadrado ajustado. Fórmula de Wherry:1 - ( 1 - R2) ( n - 1 )( n - v )1-(1-R2)(norte-1)(norte-v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} Fórmula de …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

Actualmente estoy trabajando para construir un modelo usando una regresión lineal múltiple. Después de jugar con mi modelo, no estoy seguro de cómo determinar mejor qué variables mantener y cuáles eliminar. Mi modelo comenzó con 10 predictores para el DV. Al usar los 10 predictores, cuatro se consideraron significativos. Si …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

Aparte de las pruebas, literalmente, cada combinación posible de la variable (s) en un modelo ( x1:x2o x1*x2 ... xn-1 * xn). ¿Cómo identificar si una interacción deberían o podrían existir entre el independiente (con suerte) las variables? ¿Cuáles son las mejores prácticas para intentar identificar interacciones? ¿Existe alguna técnica …

35 regression  modeling  interaction 

Tengo un modelo logístico GLM con 8 variables. Realicé una prueba de chi-cuadrado en R anova(glm.model,test='Chisq')y 2 de las variables resultan ser predictivas cuando se ordenan en la parte superior de la prueba y no tanto cuando se ordenan en la parte inferior. El summary(glm.model)sugiere que sus coeficientes son insignificantes …

35 r  regression  logistic  statistical-significance  generalized-linear-model 

Estoy ajustando un modelo de regresión lineal múltiple entre 4 variables categóricas (con 4 niveles cada una) y una salida numérica. Mi conjunto de datos tiene 43 observaciones. La regresión me da los siguientes valores de la prueba para cada coeficiente de pendiente: . Por lo tanto, el coeficiente para …

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

Cuando se ejecuta un modelo de regresión múltiple en R, una de las salidas es un error estándar residual de 0.0589 en 95,161 grados de libertad. Sé que los 95,161 grados de libertad están dados por la diferencia entre el número de observaciones en mi muestra y el número de …

35 regression  standard-error  residuals 

¿Por qué la regresión logística se vuelve inestable cuando las clases están bien separadas? ¿Qué significan las clases bien separadas? Realmente agradecería si alguien puede explicar con un ejemplo.

34 r  regression  logistic  separation 

Digamos que estoy estudiando cómo los narcisos responden a diversas condiciones del suelo. He recopilado datos sobre el pH del suelo frente a la altura madura del narciso. Espero una relación lineal, así que hago una regresión lineal. Sin embargo, cuando comencé mi estudio, no me di cuenta de que …

34 regression  linear-model  dataset 

Error cuadrático medio suma residual de cuadrados error estándar residual error medio cuadrado error de prueba Pensé que solía entender estos términos, pero cuanto más hago problemas estadísticos, más me confundo donde me imagino. Me gustaría un poco de seguridad y un ejemplo concreto Puedo encontrar las ecuaciones fácilmente en …

34 r  regression  residuals 

Considere la siguiente figura de los Modelos lineales de Faraway con R (2005, p. 59). La primera gráfica parece indicar que los residuos y los valores ajustados no están correlacionados, ya que deberían estar en un modelo lineal homoscedástico con errores distribuidos normalmente. Por lo tanto, los gráficos segundo y …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

¿Por qué un procedimiento de validación cruzada supera el problema de sobreajustar un modelo?

34 regression  model-selection  cross-validation 

X e Y no están correlacionados (-.01); sin embargo, cuando coloco X en una regresión múltiple que predice Y, junto con otras tres (A, B, C) otras variables (relacionadas), X y otras dos variables (A, B) son predictores significativos de Y. Tenga en cuenta que las otras dos ( A, …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Tengo curiosidad acerca de procedimientos repetibles que se pueden utilizar para descubrir la forma funcional de la función y = f(A, B, C) + error_termdonde mi única entrada es un conjunto de observaciones ( y, A, By C). Tenga en cuenta que la forma funcional de fes desconocida. Considere el …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture