Preguntas etiquetadas con regression

Estoy tratando con datos lineales con valores atípicos, algunos de los cuales están a más de 5 desviaciones estándar de la línea de regresión estimada. Estoy buscando una técnica de regresión lineal que reduzca la influencia de estos puntos. Hasta ahora, lo que hice fue estimar la línea de regresión …

50 regression  linear-model  outliers  robust  fused-lasso 

Hay dos formas diferentes de codificar variables categóricas. Digamos, una variable categórica tiene n valores. La codificación única lo convierte en n variables, mientras que la codificación ficticia lo convierte en n-1 variables. Si tenemos k variables categóricas, cada una de las cuales tiene n valores. Una codificación activa termina …

50 regression  categorical-data  data-transformation  scikit-learn  data-preprocessing 

El coeficiente de una variable explicativa en una regresión múltiple nos dice la relación de esa variable explicativa con la variable dependiente. Todo esto, mientras 'controla' las otras variables explicativas. Cómo lo he visto hasta ahora: Mientras se calcula cada coeficiente, las otras variables no se tienen en cuenta, por …

50 regression  multiple-regression 

Leí que ANOVA y la regresión lineal son lo mismo. ¿Cómo puede ser eso, considerando que la salida de ANOVA es algún valor de y algún valor de función del cual se concluye si las medias de muestra en las diferentes muestras son iguales o diferentes?pFFFppp Pero suponiendo que las …

50 regression  anova 

¿Cómo son todas las versiones del mismo método estadístico básico?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Digamos que existe una relación "verdadera" entre y tal que , donde y son constantes y es en ruido normal. Cuando genero datos aleatoriamente a partir de ese código R: y luego me ajusto a un modelo como , obviamente obtengo estimaciones razonablemente buenas para y .yyyxxxy=ax+b+ϵy=ax+b+ϵy = ax + …

48 regression 

Durante el primer semestre de 2015 hice el curso de Machine Learning (por Andrew Ng, GREAT course). Y aprendí los conceptos básicos del aprendizaje automático (regresión lineal, regresión logística, SVM, redes neuronales ...) También he sido desarrollador durante 10 años, por lo que aprender un nuevo lenguaje de programación no …

47 r  regression  machine-learning  references 

Estoy completamente ciego y vengo de un fondo de programación. Lo que intento hacer es aprender el aprendizaje automático, y para hacer esto, primero necesito aprender sobre la regresión lineal. Todas las explicaciones en Internet que encuentro sobre este tema trazan primero los datos. Estoy buscando una explicación práctica de …

47 regression  intuition 

Mi problema : recientemente conocí a un estadístico que me informó que las splines solo son útiles para explorar datos y están sujetas a un sobreajuste, por lo que no son útiles en la predicción. Prefería explorar con polinomios simples ... Como soy un gran admirador de las splines, y …

47 regression  splines 

Estoy seguro de que tengo esto completamente envuelto alrededor de mi cabeza, pero no puedo entenderlo. La prueba t compara dos distribuciones normales usando la distribución Z. Es por eso que hay una suposición de normalidad en los DATOS. ANOVA es equivalente a la regresión lineal con variables ficticias, y …

47 distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova 

¿Cómo puede ser útil un modelo de regresión si no conoce la función para la que está tratando de obtener los parámetros? Vi una investigación que decía que las madres que amamantaban a sus hijos tenían menos probabilidades de sufrir diabetes en el futuro. La investigación se realizó a partir …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

¿Qué es exactamente la matriz de contraste (un término relacionado con un análisis con predictores categóricos) y cómo se especifica exactamente la matriz de contraste? Es decir, ¿qué son las columnas, qué son las filas, cuáles son las restricciones en esa matriz y qué significa número en columna jy fila …

46 regression  categorical-data  definition  contrasts  categorical-encoding 

Estoy buscando una explicación intuitiva de la compensación de sesgo-varianza, tanto en general como específicamente en el contexto de la regresión lineal.

46 regression  variance  bias 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Fuentes aparentemente de buena reputación afirman que la variable dependiente debe distribuirse normalmente: Suposiciones del modelo: YYY se distribuye normalmente, los errores se distribuyen normalmente, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) , e independiente, y XXX es fijo, y la varianza constante σ2σ2\sigma^2 . Penn State, STAT 504 Análisis de datos discretos En …

45 regression  least-squares  linear-model  dependent-variable