Preguntas etiquetadas con regression

Tengo una regresión multivariada, que incluye interacciones. Por ejemplo, para obtener la estimación del efecto del tratamiento para el quintil más pobre, necesito agregar los coeficientes del regresor del tratamiento al coeficiente de la variable de interacción (que interactúa con el tratamiento y el quintil 1). Al agregar dos coeficientes …

13 regression  standard-deviation  standard-error 

Quiero construir un modelo de regresión que sea un promedio de múltiples modelos OLS, cada uno basado en un subconjunto de datos completos. La idea detrás de esto se basa en este documento . Creo k pliegues y construyo k modelos OLS, cada uno con datos sin uno de los …

13 regression  least-squares  ensemble 

En Econometría en su mayoría inofensiva: un compañero empirista (Angrist y Pischke, 2009: página 209) leí lo siguiente: (...) De hecho, el 2SLS recién identificado (digamos, el estimador simple de Wald) es aproximadamente imparcial . Esto es difícil de mostrar formalmente porque 2SLS recién identificado no tiene momentos (es decir, …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

La regresión gradual se había usado en exceso en muchos artículos biomédicos en el pasado, pero esto parece estar mejorando con una mejor educación de sus muchos problemas. Sin embargo, muchos críticos más antiguos todavía lo piden. ¿Cuáles son las circunstancias en las que la regresión gradual tiene un papel …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression 

Quiero calcular el AICc de un modelo de regresión de cresta. El problema es el número de parámetros. Para la regresión lineal, la mayoría de las personas sugiere que el número de parámetros es igual al número de coeficientes estimados más sigma (la varianza del error). Cuando se trata de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Considere el modelo de regresión lineal. y=Xβ+uy=Xβ+u\mathbf{y}=\mathbf{X\beta}+\mathbf{u} , u∼N(0,σ2I)u∼N(0,σ2I)\mathbf{u}\sim N(\mathbf{0},\sigma^2\mathbf{I}) , E(u∣X)=0E(u∣X)=0E(\mathbf{u}\mid\mathbf{X})=\mathbf{0} . Deje vs .H 1 : σ 2 0 ≠ σ 2H0:σ20=σ2H0:σ02=σ2H_0: \sigma_0^2=\sigma^2H1:σ20≠σ2H1:σ02≠σ2H_1: \sigma_0^2\neq\sigma^2 Podemos deducir que , donde . Y es la notación típica para la matriz aniquiladora, , donde es la variable dependiente retrocedió en .deltaim(X)=n×kMXMXY= …

13 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  inference 

Me doy cuenta de que este tema ha aparecido varias veces antes, por ejemplo , aquí , pero todavía no estoy seguro de cómo interpretar mejor mi salida de regresión. Tengo un conjunto de datos muy simple, que consiste en una columna de valores xy una columna de valores y …

13 regression  p-value  least-squares  aic 

He leído que el lazo de grupo se usa para la selección de variables y la dispersión en un grupo de variables. Quiero saber la intuición detrás de esta afirmación. ¿Por qué se prefiere el lazo grupal al lazo? ¿Por qué la ruta de solución de lazo grupal no es …

13 regression  feature-selection  lasso  regularization 

Busqué en Google y busqué en stats.stackexchange pero no puedo encontrar la fórmula para calcular un intervalo de confianza del 95% para un valor para una regresión lineal. ¿Alguien puede proporcionarlo?R2R2R^2 Aún mejor, digamos que había corrido la regresión lineal a continuación en R. ¿Cómo calcularía un intervalo de confianza …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Tengo datos de ventas diarias de un producto que es altamente estacional. Quiero capturar la estacionalidad en el modelo de regresión. He leído que si tiene datos trimestrales o mensuales, en ese caso puede crear 3 y 11 variables ficticias respectivamente, pero ¿puedo tratar con datos diarios? Tengo tres años …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

En este caso particular, me refiero al día en que se congela un lago. Esta fecha de "hielo" solo ocurre una vez al año, pero a veces no ocurre en absoluto (si el invierno es cálido). Entonces, en un año, el lago puede congelarse el día 20 (20 de enero), …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Estoy siguiendo la pregunta que había hecho anteriormente sobre RBM . Veo mucha literatura que los describe, pero ninguno que en realidad habla de regresión (ni siquiera clasificación con datos etiquetados). Tengo la sensación de que se usa solo para datos no etiquetados. ¿Hay algún recurso para manejar la regresión? …

13 regression  machine-learning  classification  neural-networks 

¿Estabilidad beta en regresión lineal con alta multicolinealidad? Digamos que en una regresión lineal, las variables y x 2 tienen una alta multicolinealidad (la correlación es de alrededor de 0.9).X1x1x_1X2x2x_2 Nos preocupa la estabilidad del coeficiente , por lo que debemos tratar la multicolinealidad.ββ\beta La solución del libro de texto …

13 regression  multicollinearity 

Actualmente estoy leyendo el excelente libro de Kruschke "Doing Bayesian Data Analysis". Sin embargo, el capítulo sobre regresión logística jerárquica (Capítulo 20) es algo confuso. La figura 20.2 describe una regresión logística jerárquica donde el parámetro de Bernoulli se define como la función lineal en los coeficientes transformados a través …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis