Preguntas etiquetadas con regression

Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La pregunta …

11 regression  econometrics  bias  causality  instrumental-variables 

En la regresión lineal simple, a menudo se quiere verificar si se cumplen ciertos supuestos para poder hacer inferencia (por ejemplo, los residuos se distribuyen normalmente). ¿Es razonable verificar los supuestos comprobando si los valores ajustados se distribuyen normalmente?

11 regression  residuals  diagnostic 

Apliqué algunos datos para encontrar la mejor solución de variables del modelo de regresión usando la regresión de cresta en R. He usado lm.ridgey glmnet(cuándo alpha=0), pero los resultados son muy diferentes, especialmente cuando lambda=0. Supongamos que ambos estimadores de parámetros tienen los mismos valores. ¿Entonces, cuál es el problema …

11 r  regression  ridge-regression  glmnet 

Anteriormente aprendí sobre las distribuciones de muestreo que daban resultados para el estimador, en términos del parámetro desconocido. Por ejemplo, para las distribuciones de muestreo de y en el modelo de regresión linealβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) y β^1∼N(β1, …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

Quiero asociar defectos de código con métricas de complejidad de código como cercanía. Un modelo común es ver esto como un proceso de Poisson, donde la duración es cuánto tiempo se dedica a la codificación y la densidad es una función de la complejidad del código. Puedo hacer una regresión …

11 regression  data-visualization  poisson-distribution 

Descargo de responsabilidad: Esto es para un proyecto de tarea. Estoy tratando de encontrar el mejor modelo para los precios de los diamantes, dependiendo de varias variables y hasta ahora parece que tengo un modelo bastante bueno. Sin embargo, me he encontrado con dos variables que obviamente son colineales: >with(diamonds, …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

¿Cuáles son las aplicaciones o ventajas de las técnicas de regresión de reducción de dimensiones (DRR) o de reducción supervisada de dimensionalidad (SDR) sobre las técnicas de regresión tradicionales (sin ninguna reducción de dimensionalidad)? Esta clase de técnicas encuentra una representación de baja dimensión del conjunto de características para el …

11 regression  machine-learning  pca  dimensionality-reduction 

Quiero hacer una regresión logística ordinal en R sin el supuesto de proporcionalidad. Sé que esto se puede hacer directamente usando la vglm()función Rconfigurando parallel=FALSE. Pero mi problema es cómo solucionar un conjunto particular de coeficientes en esta configuración de regresión. Por ejemplo, supongamos que la variable dependiente es discreta …

11 r  regression  logistic 

Soy consciente de la prueba Ramsey Reset que puede detectar dependencias no lineales. Sin embargo, si solo arroja uno de los coeficientes de regresión (meramente dependencias lineales), puede obtener un sesgo, dependiendo de las correlaciones. Obviamente, esto no es detectado por la prueba de reinicio. No encontré una prueba para …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Tengo datos que se parecen a: Traté de aplicar una distribución normal (la estimación de la densidad del núcleo funciona mejor, pero no necesito tanta precisión) y funciona bastante bien. La gráfica de densidad hace una elipse. Necesito obtener esa función de elipse para decidir si un punto se encuentra …

11 r  regression  pdf  bivariate 

Asisto a una clase de análisis de datos y algunas de mis ideas bien enraizadas están siendo sacudidas. A saber, la idea de que el error (épsilon), así como cualquier otro tipo de variación, solo se aplica (por lo que pensé) a un grupo (una muestra o población completa). Ahora, …

11 regression  variance  error  measurement-error 

Necesito un poco de ayuda para avanzar en la dirección correcta. Ha pasado mucho tiempo desde que estudié las estadísticas y la jerga parece haber cambiado. Imagine que tengo un conjunto de datos relacionados con el automóvil, como Tiempo de viaje del pueblo A al pueblo B Distancia del pueblo …

11 regression  categorical-data  categorical-encoding 

Comencé a cavar un poco en la función plot.lm , esta función da seis gráficos para lm, son: una gráfica de residuos contra valores ajustados una gráfica de ubicación de escala de sqrt (| residuales |) contra valores ajustados un gráfico QQ normal, un gráfico de distancias de Cook versus …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

Después de ejecutar una regresión del formulario reg <- lm(y ~ x1 + x2, data=example)en un conjunto de datos, puedo obtener valores predichos usando predict(reg, example, interval="prediction", level=0.95) Me pregunto a qué se refieren realmente los valores pronosticados cuando uso la regresión para predecir el conjunto de datos real. ¿No …

11 r  regression 

Me gustaría saber si tiene sentido estudiar las gráficas de residuos con respecto a la variable dependiente cuando tengo una regresión univariada. Si tiene sentido, ¿qué significa una correlación fuerte, lineal y creciente entre los residuos (en el eje y) y los valores estimados de la variable dependiente (en el …

11 regression  residuals