Preguntas etiquetadas con regression

Supongamos que deseo retroceder contra una X normalizada , pero me gustaría una solución escasa. Después de la regresión, ¿por qué no se permite descartar los coeficientes de menor magnitud?YYYXXX Para el registro, he oído hablar de los métodos LARS y LASSO, y a menudo los uso. Tengo curiosidad por …

14 regression  regression-coefficients 

Considere un problema de análisis de datos clásico en el que tiene un resultado y cómo se relaciona con varios predictores . El tipo básico de aplicación en mente aquí es que X i 1 , . . . , X i pYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} es un resultado a …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

Tal vez es solo que estoy cansado, pero tengo problemas para tratar de entender el algoritmo de Regresión progresiva por etapas. De "Elementos del aprendizaje estadístico" página 60: La regresión progresiva hacia adelante (FS) está aún más restringida que la regresión progresiva hacia adelante. Comienza como una regresión progresiva, con …

14 regression  algorithms  feature-selection 

Parece que si tengo un modelo de regresión como yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Puedo ajustar un polinomio en bruto y obtener resultados poco confiables o ajustar un polinomio ortogonal y obtener coeficientes que no tienen una interpretación física directa (por ejemplo, no puedo usarlos para encontrar …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

Si se ajusta a un modelo lineal o un modelo mixto, hay diferentes tipos de codificaciones disponibles para transformar una variable categórica o nominal en una serie de variables para las que se estiman los parámetros, como la codificación ficticia (el valor predeterminado de R) y la codificación de efectos. …

14 regression  mixed-model  categorical-data  contrasts  categorical-encoding 

Quiero ejecutar una regresión logística binaria para modelar la presencia o ausencia de conflicto (variable dependiente) a partir de un conjunto de variables independientes durante un período de 10 años (1997-2006), y cada año tiene 107 observaciones. Mis independientes son: degradación de la tierra (categórica para 2 tipos de degradación); …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

Me he encontrado con estos dos términos que se usan indistintamente en muchos contextos. Básicamente, un moderador (M) es un factor que afecta la relación entre X e Y. El análisis de moderación generalmente se realiza utilizando un modelo de regresión. Por ejemplo, el género (M) puede afectar la relación …

14 regression  interaction  interpretation  regression-coefficients  terminology 

Al dicotomizar variables, ¿qué información se pierde en el proceso? ¿Cómo ayuda una dicotomización en los análisis?

14 regression  data-transformation  binary-data 

El procedimiento de selección del modelo de Box-Jenkins en el análisis de series de tiempo comienza observando las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie. Estas gráficas pueden sugerir la y q apropiadas en un modelo ARMA ( p , q ) . El procedimiento continúa solicitando al …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Entonces, cuando supongo que los términos de error se distribuyen normalmente en una regresión lineal, ¿qué significa para la variable de respuesta, ?yyy

14 regression  distributions 

Aquí hay un poco de contexto. Estoy interesado en determinar cómo dos variables ambientales (temperatura, niveles de nutrientes) impactan el valor medio de una variable de respuesta durante un período de 11 años. Dentro de cada año, hay datos de más de 100k ubicaciones. El objetivo es determinar si, durante …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

Esta es una pregunta de seguimiento de la que hice hace un par de días . Siento que pone una inclinación diferente sobre el tema, así que enumeré una nueva pregunta. La pregunta es: ¿puedo comparar la magnitud de los coeficientes entre modelos con diferentes variables dependientes? Por ejemplo, en …

14 regression  logistic 

Supongamos que quiero construir un clasificador binario. Tengo varios miles de funciones y solo unas pocas decenas de muestras. Desde el conocimiento del dominio, tengo una buena razón para creer que la etiqueta de clase se puede predecir con precisión utilizando sólo unas pocas características, pero no tengo ni idea …

14 regression  logistic  multiple-comparisons  stepwise-regression 

En R, el drop1comando genera algo ordenado. Estos dos comandos deberían obtener algún resultado: example(step)#-> swiss drop1(lm1, test="F") El mío se ve así: > drop1(lm1, test="F") Single term deletions Model: Fertility ~ Agriculture + Examination + Education + Catholic + Infant.Mortality Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(F) …

14 r  regression  self-study  stepwise-regression 

Cuando eres tú quien hace el trabajo, al darte cuenta de lo que estás haciendo, desarrollas una sensación de cuándo has ajustado demasiado el modelo. Por un lado, puede seguir la tendencia o el deterioro en el cuadrado R ajustado del modelo. También puede realizar un seguimiento de un deterioro …

14 regression  multivariate-analysis  overfitting