Preguntas etiquetadas con regression

Estoy a punto de sumergirme en el aprendizaje de R y mi proyecto de aprendizaje implicará aplicar una regresión de efectos mixtos o aleatorios a un conjunto de datos para desarrollar una ecuación predictiva. Comparto la preocupación del escritor en esta publicación ¿Cómo elegir la biblioteca nlme o lme4 R …

14 r  regression  random-effects-model 

Leyendo sobre métodos y resultados de análisis estadísticos, especialmente en epidemiología, muy a menudo escucho acerca del ajuste o control de los modelos. ¿Cómo explicaría, a un no estadístico, el propósito de eso? ¿Cómo interpretas tus resultados después de controlar ciertas variables? Un pequeño recorrido en Stata o R, o …

14 regression  modeling  epidemiology 

Esta es una pregunta sobre una práctica o método seguido por algunos de mis colegas. Al hacer un modelo de regresión logística, he visto a personas reemplazar las variables categóricas (o variables continuas que están agrupadas) con su respectivo peso de evidencia (WoE). Se supone que esto se hace para …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Estoy tomando un curso sobre modelos de regresión y una de las propiedades proporcionadas para la regresión lineal es que los residuos siempre suman cero cuando se incluye una intersección. ¿Alguien puede dar una buena explicación de por qué este es el caso?

14 regression  residuals 

Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de tiempo …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Apliqué la regresión logística a mis datos en SAS y aquí están la curva ROC y la tabla de clasificación. Me siento cómodo con las figuras en la tabla de clasificación, pero no estoy exactamente seguro de lo que muestran la curva roc y el área debajo de ella. Cualquier …

14 regression  logistic  classification  roc 

Leí aquí que era el número de grados de libertad que debería usar al hacer una prueba t para determinar la importancia de un coeficiente de regresión, pero no entiendo por qué. Comprendí que las pruebas t generalmente tenían n - 1 grados de libertad.n - p - 1norte-pag-1n-p-1n - …

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Sé cómo realizar una regresión lineal en un conjunto de puntos. Es decir, sé cómo ajustar un polinomio de mi elección, a un conjunto de datos dado (en el sentido LSE). Sin embargo, lo que no sé es cómo forzar a mi solución a pasar por algunos puntos particulares de …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

La pregunta es sencilla: ¿es apropiado usar la regresión lineal cuando Y es acotado y discreto (por ejemplo, el puntaje de la prueba 1 ~ 100, alguna clasificación predefinida 1 ~ 17)? En este caso, ¿"no es bueno" usar regresión lineal, o es totalmente incorrecto usarlo?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

En Kahneman y Deaton (2010) † , los autores escriben lo siguiente:††^\dagger Esta regresión explica el 37% de la varianza, con un error cuadrático medio (RMSE) de 0.67852. Para eliminar los valores atípicos y los informes de ingresos inverosímiles, descartamos observaciones en las que el valor absoluto de la diferencia …

13 regression  outliers 

Actualmente estoy trabajando en un problema en el que tenemos un pequeño conjunto de datos y estamos interesados ​​en el efecto de causalidad de un tratamiento en el resultado. Mi asesor me ha indicado que realice una regresión univariada en cada predictor con el resultado como respuesta, luego la asignación …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

No es necesario que una regresión de en sea ​​causal si se omiten variables que influyen tanto en como en . Pero si no fuera por las variables omitidas y el error de medición, ¿es una regresión causal? Es decir, si todas las variables posibles se incluyen en la regresión?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

Estoy leyendo sobre la mejor selección de subconjuntos en el libro Elementos de aprendizaje estadístico. Si tengo 3 predictores x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 , creo 23=823=82^3=8 subconjuntos: Subconjunto sin predictores subconjunto con predictor x1x1x_1 subconjunto con predictorx2x2x_2 subconjunto con predictor x3x3x_3 subconjunto con predictores x1,x2x1,x2x_1,x_2 subconjunto con predictores x1,x3x1,x3x_1,x_3 subconjunto con predictores x2,x3x2,x3x_2,x_3 …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

Últimamente, he tenido que leer varios artículos en economía (un campo con el que no estoy muy familiarizado). Una cosa que he notado es que incluso cuando la variable de respuesta es binaria, los modelos de regresión lineal ajustados usando OLS son ubicuos. Mi pregunta es por lo tanto: ¿Por …

13 regression  logistic  econometrics 

Estaba leyendo esta pregunta sobre la regresión a gran escala ( enlace ) donde Whuber señaló un punto interesante de la siguiente manera: "Casi cualquier prueba estadística que ejecute será tan poderosa que es casi seguro identificar un efecto" significativo ". Debe centrarse mucho más en la importancia estadística, como …

13 regression  statistical-significance