Preguntas etiquetadas con regression

Técnicas para analizar la relación entre una (o más) variables "dependientes" y variables "independientes".






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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 




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Supuestos de distribución residual de regresión
¿Por qué es necesario colocar el supuesto de distribución en los errores, es decir? yyo= Xβ+ ϵyoyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , con .ϵyo∼ N( 0 , σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Porque no escribir yyo= Xβ+ ϵyoyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , con ,yyo∼ N( Xβ^, σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) donde en …



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¿Por qué algunas personas prueban los supuestos del modelo similar a la regresión en sus datos sin procesar y otras personas los prueban en el residual?
Soy un estudiante de doctorado en psicología experimental y me esfuerzo por mejorar mis habilidades y conocimientos sobre cómo analizar mis datos. Hasta mi quinto año en psicología, pensé que los modelos de regresión (por ejemplo, ANOVA) suponen lo siguiente: normalidad de los datos homogeneidad de varianza para los datos, …

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Criterios para seleccionar el "mejor" modelo en un modelo oculto de Markov
Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

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Modelo mixto con 1 observación por nivel
Estoy ajustando un modelo de efectos aleatorios con glmeralgunos datos comerciales. El objetivo es analizar el desempeño de ventas por distribuidor, teniendo en cuenta la variación regional. Tengo las siguientes variables: distcode: ID de distribuidor, con aproximadamente 800 niveles region: ID geográfica de nivel superior (norte, sur, este, oeste) zone: …

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