Preguntas etiquetadas con regression

Estoy interesado en el significado geométrico de la correlación múltiple RRR y el coeficiente de determinación R2R2R^2 en la regresión yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i , o en notación vectorial , y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Aquí la matriz de diseño …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry 

¿Es posible realizar una regresión si todas las variables dependientes e independientes son variables categóricas?

24 regression  logistic  categorical-data 

Problema En la regresión, generalmente se calcula el error cuadrado medio (MSE) para una muestra: MSE = 1norte∑i = 1norte( g( xyo) - gˆ( xyo) )2MSE=1norte∑yo=1norte(sol(Xyo)-sol^(Xyo))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 para medir la calidad de un predictor. En este momento estoy trabajando en un problema de regresión en …

24 regression  error  loss-functions 

Si la mejor aproximación lineal (usando mínimos cuadrados) de mis puntos de datos es la línea , ¿cómo puedo calcular el error de aproximación? Si desviación estándar de las diferencias entre observaciones y predicciones , ¿puedo decir luego que un valor real (pero no observado) pertenece al intervalo ( ) …

24 regression  normal-distribution  least-squares  prediction-interval 

En el análisis de regresión lineal, analizamos valores atípicos, investigamos la multicolinealidad, probamos la heterocedasticidad. La pregunta es: ¿hay alguna orden para aplicarlos? Quiero decir, ¿primero tenemos que analizar los valores atípicos y luego examinar la multicolinealidad? O al revés? ¿Hay alguna regla general sobre esto?

24 regression  multiple-regression  outliers 

¿Existe una relación entre la regresión y el análisis discriminante lineal (LDA)? ¿Cuáles son sus similitudes y diferencias? ¿Hay alguna diferencia si hay dos clases o más de dos clases?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

El New York Times tiene un largo comentario sobre el sistema de evaluación docente de "valor agregado" que se utiliza para dar retroalimentación a los educadores de la ciudad de Nueva York. El lede es la ecuación utilizada para calcular los puntajes, presentada sin contexto. La estrategia retórica parece ser …

24 regression  multilevel-analysis  statistics-in-media 

Al principio pensé que el orden no importaba, pero luego leí sobre el proceso de ortogonalización de gram-schmidt para calcular coeficientes de regresión múltiple, y ahora tengo dudas. Según el proceso de gram-schmidt, cuanto más tarde se indexa una variable explicativa entre las otras variables, más pequeño es su vector …

24 regression  multiple-regression  regression-coefficients 

Mientras construyo un modelo de regresión en R ( lm), frecuentemente recibo este mensaje "there are aliased coefficients in the model" ¿Qué significa exactamente? Además, debido a esto predict()también está dando una advertencia. Aunque es solo una advertencia, quiero saber cómo podemos detectar / eliminar los coeficientes con alias antes …

24 r  regression 

Quiero saber por qué la regresión logística se llama modelo lineal. Utiliza una función sigmoidea, que no es lineal. Entonces, ¿por qué la regresión logística es un modelo lineal?

24 regression  logistic  terminology 

Entiendo qué papel juega lambda en una regresión de red elástica. Y puedo entender por qué uno seleccionaría lambda.min, el valor de lambda que minimiza el error de validación cruzada. Mi pregunta es ¿En qué parte de la literatura estadística se recomienda usar lambda.1se, que es el valor de lambda …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Veo que ambas funciones son parte de los métodos de minería de datos, como los regresores de aumento de gradiente . Veo que esos son objetos separados también. ¿Cómo es la relación entre ambos en general?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory 

Para la regresión lineal simple, el coeficiente de regresión es calculable directamente a partir de la matriz de varianza-covarianza CCC , por Cd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dondedddes el índice de la variable dependiente, yeeees el índice de la variable explicativa. Si uno solo tiene la matriz de covarianza, ¿es posible …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

Tomé varios cursos de estadística en la universidad, pero descubrí que mi educación era muy teórica. Me preguntaba si alguno de ustedes tenía un texto en Estadística Aplicada (en el nivel de posgrado) que recomiende o haya tenido una buena experiencia.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

¿Cuál es la diferencia semántica entre el error cuadrático medio (MSE) y el error de predicción cuadrático medio (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction