Preguntas etiquetadas con regression

¿Cómo obtengo valores p usando la multinomfunción de nnetpaquete R? Tengo un conjunto de datos que consta de "puntuaciones de patología" (ausente, leve, grave) como variable de resultado, y dos efectos principales: edad (dos factores: veinte / treinta días) y grupo de tratamiento (cuatro factores: infectado sin ATB; infectado + …

19 r  regression  p-value  multinomial 

Tengo una pregunta sobre los modelos ARIMA. Digamos que tengo una serie temporal que me gustaría pronosticar y un modelo parece una buena forma de realizar el ejercicio de pronóstico. Ahora las rezagadas implican que mi serie de hoy está influenciada por eventos anteriores. Esto tiene sentido. Pero, ¿cuál es …

19 regression  time-series  interpretation 

Me pregunto si alguien conoce una forma de ejecutar un modelo de mediación múltiple en R. Sé que el paquete de mediación permite múltiples modelos de mediación simples, pero quiero ejecutar un modelo que evalúe múltiples modelos de mediación simultáneamente. Supongo que puedo hacer esto en un marco SEM (análisis …

19 r  regression  mediation 

Acabo de encontrar la función "Ajuste robusto de modelos lineales" rlm() en la MASSbiblioteca . Me gustaría saber la diferencia entre esta función y la función de regresión lineal estándar, lm(). ¿Podría alguien darme una breve explicación?

19 r  regression 

¿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 

Necesito algunos consejos sobre dos dilemas principales en mi investigación, que es un estudio de caso de 3 grandes productos farmacéuticos e innovación. El número de patentes por año es la variable dependiente. Mis preguntas son ¿Cuáles son los criterios más importantes para un buen modelo? ¿Qué es más / …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Tengo una variable dependiente ordinal, facilidad, que varía de 1 (no fácil) a 5 (muy fácil). Los aumentos en los valores de los factores independientes están asociados con una mayor calificación de facilidad. Dos de mis variables independientes ( condAy condB) son categóricas, cada una con 2 niveles, y 2 …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

A mi entender, "Control" puede tener dos significados en estadística. Grupo de control: en un experimento, no se administra ningún tratamiento al miembro del grupo de control. Ej: Placebo vs Drogas: le das drogas a un grupo y no al otro (control), que también se conoce como "experimento controlado". Control …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

Estoy tratando de producir un modelo para el que tengo una variable de respuesta que es una proporción entre 0 y 1, esto incluye bastantes 0s y 1s pero también muchos valores intermedios. Estoy pensando en intentar una regresión beta. El paquete que he encontrado para R (betareg) solo permite …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales …

19 regression  variance  interpretation 

Los bosques al azar se utilizan para la regresión. Sin embargo, por lo que entiendo, asignan un valor objetivo promedio en cada hoja. Dado que solo hay hojas limitadas en cada árbol, solo hay valores específicos que el objetivo puede alcanzar de nuestro modelo de regresión. Entonces, ¿no es solo …

18 regression  random-forest  cart 

Los métodos de selección de variables algorítmicas escalonadas tienden a seleccionar modelos que sesgan más o menos todas las estimaciones en los modelos de regresión ( ββ\beta y sus SE, valores p , estadísticas F , etc.), y tienen la misma probabilidad de excluir predictores verdaderos como incluir predictores falsos …

18 regression  feature-selection  lasso  regression-strategies  stepwise-regression 

Tengo una variable de resultado binaria {0,1} y una variable predictora {0,1}. Creo que no tiene sentido hacer logística a menos que incluya otras variables y calcule la razón de posibilidades. Con un predictor binario, ¿no sería suficiente el cálculo de probabilidad vs razón de probabilidades?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

Tengo los datos del vino de aquí que consisten en 11 variables numéricas independientes con una calificación dependiente asociada con cada entrada con valores entre 0 y 10. Esto hace que sea un gran conjunto de datos utilizar un modelo de regresión para investigar la relación entre las variables y …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Si es rango completo, existe el inverso de y obtenemos la estimación de mínimos cuadrados: yX T X β = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} ¿Cómo podemos explicar …

18 regression  variance  least-squares