Preguntas etiquetadas con regression

¿Existe alguna suposición sobre la variable de respuesta de regresión logística? Por ejemplo, supongamos que tenemos puntos de datos. Parece que la respuesta proviene de una distribución de Bernoulli con . Por lo tanto, deberíamos tener distribuciones de Bernoulli, con diferentes parámetros .Y i p i = logit ( β …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

Estoy tratando de ajustar una regresión para explicar el número de homicidios en cada distrito de una ciudad. Aunque sé que mis datos siguen una distribución de Poisson, intenté ajustar un OLS como este: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Luego, también probé (¡por supuesto!) Una regresión de …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

¿Puedo obtener ayuda para completar este intento tentativo (en progreso) de orientarme en los equivalentes de ANOVA y REGRESIÓN? He estado tratando de conciliar los conceptos, la nomenclatura y la sintaxis de estas dos metodologías. Hay muchas publicaciones en este sitio sobre sus puntos en común, por ejemplo esto o …

18 regression  anova  mixed-model 

De una Introducción al aprendizaje estadístico de James et al., La estimación de validación cruzada de dejar uno fuera (LOOCV) se define por CV(n)=1n∑i=1nMSEiCV(n)=1n∑i=1nMSEi\text{CV}_{(n)} = \dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}\text{MSE}_i dondeMSEi=(yi−y^i)2MSEi=(yi−y^i)2\text{MSE}_i = (y_i-\hat{y}_i)^2. Sin prueba, la ecuación (5.2) establece que para una regresión de mínimos cuadrados o polinomios (si esto se aplica a la …

18 regression  self-study  cross-validation  least-squares 

¿Cuál es la diferencia entre hacer una regresión lineal con una función de base radial gaussiana (RBF) y hacer una regresión lineal con un núcleo gaussiano?

18 regression  normal-distribution  kernel-trick 

Quiero realizar una regresión lineal muy simple en R. La fórmula es tan simple como . Sin embargo, me gustaría que la pendiente ( ) esté dentro de un intervalo, digamos, entre 1.4 y 1.6.y= a x + by=unX+siy = ax + bununa ¿Cómo se puede hacer esto?

18 r  regression  constrained-regression 

Tengo un punto (x, y) que necesito un regresor lineal para pasar dado un conjunto de datos (X, Y). ¿Cómo implemento esto en R?

18 r  regression 

Tengo algunos datos que están altamente correlacionados. Si ejecuto una regresión lineal, obtengo una línea de regresión con una pendiente cercana a uno (= 0.93). Lo que me gustaría hacer es probar si esta pendiente es significativamente diferente de 1.0. Mi expectativa es que no lo es. En otras palabras, …

18 regression  correlation  hypothesis-testing 

Contexto: De una pregunta sobre Mathematics Stack Exchange (¿Puedo construir un programa) , alguien tiene un conjunto de puntos y , y quiere ajustarle una curva, lineal, exponencial o logarítmica. El método habitual es comenzar eligiendo uno de estos (que especifica el modelo) y luego hacer los cálculos estadísticos.x−yx−yx-y Pero …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

Tomemos el siguiente ejemplo: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Esto crea un modelo de y basado en x1 y x2, utilizando una regresión OLS. Si deseamos predecir y para un x_vec dado, simplemente podríamos usar la fórmula que …

18 r  regression  predictive-models  prediction-interval 

Usando el coeficiente de correlación de Pearson, tengo varias variables que están altamente correlacionadas ( y para 2 pares de variables que están en mi modelo).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 La razón por la cual algunas de las variables están altamente correlacionadas es porque una variable se usa en el …

18 regression  correlation  modeling 

Estoy usando un modelo logit. Mi variable dependiente es binaria. Sin embargo, tengo una variable independiente que es categórica y contiene las respuestas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Entonces, es ordinal ("categórico cuantitativo"). No estoy seguro de cómo manejar esto en el modelo. Estoy usando gretl. [Nota …

18 regression  logistic  ordinal-data  predictor 

Una vez escuché eso la transformación logarítmica es la más popular para distribuciones sesgadas a la derecha en regresión lineal o regresión cuantil Me gustaría saber si hay alguna razón subyacente a esta declaración. ¿Por qué la transformación logarítmica es adecuada para una distribución sesgada a la derecha? ¿Qué tal …

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¿Cuál es la diferencia entre la regresión Primal , Dual y Kernel Ridge? Las personas están usando los tres, y debido a la notación diferente que todos usan en diferentes fuentes es difícil para mí seguir. Entonces, ¿alguien puede decirme en palabras simples cuál es la diferencia entre estos tres? …

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Parecen muy parecidos. ¿Son lo mismo pero solo se conocen como nombres diferentes?

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