Preguntas etiquetadas con regression

Los bosques aleatorios funcionan creando un conjunto de árboles de decisión donde cada árbol se crea utilizando una muestra de arranque de los datos de entrenamiento originales (muestra de variables de entrada y observaciones). ¿Se puede aplicar un proceso similar para la regresión lineal? Cree k modelos de regresión lineal …

14 regression  predictive-models  ensemble 

Estoy tratando de entender el resultado que veo en mi gráfico a continuación. Por lo general, tiendo a usar Excel y obtener una línea de regresión lineal, pero en el siguiente caso estoy usando R y obtengo una regresión polinómica con el comando: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Entonces …

14 r  regression  data-visualization  outliers 

Versión corta: estoy buscando un paquete R que pueda construir árboles de decisión, mientras que cada hoja en el árbol de decisión es un modelo de regresión lineal completo. AFAIK, la biblioteca rpartcrea árboles de decisión donde la variable dependiente es constante en cada hoja. ¿Hay otra biblioteca (o una …

14 r  regression  rpart  cart 

En psicología y otros campos, a menudo se emplea una forma de regresión gradual que implica lo siguiente: Observe los predictores restantes (al principio no hay ninguno en el modelo) e identifique el predictor que resulta en el mayor cambio de r-cuadrado; Si el valor p del cambio de r-cuadrado …

14 regression  model-selection  bias  r-squared  stepwise-regression 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 meses . Al probar el supuesto de regresión paralela en la regresión logística ordinal, encuentro que hay varios …

14 r  regression  ordinal-data  ordered-logit 

Tengo un modelo económico teórico que es el siguiente, y=a+b1x1+b2x2+b3x3+uy=a+b1x1+b2x2+b3x3+u y = a + b_1x_1 + b_2x_2 + b_3x_3 + u Entonces la teoría dice que hay factores , y para estimar .x 2 x 3 yx1x1x_1x2x2x_2x3x3x_3yyy Ahora tengo los datos reales y necesito estimar , , . El problema …

14 regression  multiple-regression  endogeneity 

Los datos que tengo son un valor de pendiente de regresión de y ~ tiempo, un error estándar, un valor n y un valor p, para una especie en particular en dos áreas diferentes. Quiero verificar si la pendiente de regresión para un área es significativamente diferente de la pendiente …

14 r  regression  statistical-significance 

Quiero incluir el tiempo dedicado a hacer algo (semanas de lactancia materna, por ejemplo) como una variable independiente en un modelo lineal. Sin embargo, algunas observaciones no se involucran en el comportamiento en absoluto. Codificarlos como 0 no es realmente correcto, porque 0 es cualitativamente diferente de cualquier valor> 0 …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Me han dado datos x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26) y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55, 81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79) ¿Cómo puedo obtener los residuos y trazarlos frente a xxx ? ¿Y cómo puedo probar si los residuos parecen ser aproximadamente normales? No estoy seguro de si hago el ajuste lineal original correctamente ya que obtuve la ecuación pero …

14 r  regression 

Estoy usando la regresión cuantil (por ejemplo, a través de gbmo quantregen R), sin centrarme en la mediana, sino en un cuantil superior (por ejemplo, 75º). Viniendo de un entorno de modelado predictivo, quiero medir qué tan bien se ajusta el modelo en un conjunto de prueba y poder describir …

14 regression  data-mining  predictive-models  quantile-regression 

Actualmente estoy trabajando en un modelo de regresión donde solo tengo variables categóricas / factoriales como variables independientes. Mi variable dependiente es una relación transformada logit. Es bastante fácil ejecutar una regresión normal en R, ya que R sabe automáticamente cómo codificar dummies tan pronto como son del tipo "factor". …

14 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Pensé que podría jugar con alguna selección variable bayesiana, siguiendo una buena publicación de blog y los documentos vinculados en ella. Escribí un programa en rjags (donde soy un novato) y obtuve datos de precios para Exxon Mobil, junto con algunas cosas que es poco probable que expliquen sus retornos …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Tengo un conjunto de datos bastante simple que consta de una variable independiente, una variable dependiente …

14 r  regression  bayesian  anova  inference 

Tengo problemas para entender cómo usar bootstrapping para calcular los intervalos de predicción para un modelo de regresión lineal. ¿Alguien puede describir un procedimiento paso a paso? Busqué a través de google pero nada realmente tiene sentido para mí. Entiendo cómo usar bootstrapping para calcular intervalos de confianza para los …

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

Tengo un conjunto de datos, y x . Me gustaría probar la siguiente hipótesis: hay un pico en y ; es decir, a medida que x aumenta, y primero aumenta y luego disminuye.yyyxxxyyyxxxyyy Mi primera idea fue ajustar y x 2 en una SLR. Es decir, si encuentro que el …

14 regression  statistical-significance  curves