Preguntas etiquetadas con regression

Me pregunto si alguien podría proporcionar una idea de por qué es mejor una imputación de datos faltantes que simplemente construir diferentes modelos para casos con datos faltantes. Especialmente en el caso de modelos lineales [generalizados] (tal vez pueda ver en casos no lineales que las cosas son diferentes) Supongamos …

10 regression  missing-data  data-imputation 

Una forma de encontrar la precisión del modelo de regresión logística usando 'glm' es encontrar el gráfico AUC. ¿Cómo verificar lo mismo para el modelo de regresión encontrado con la variable de respuesta continua (familia = 'gaussiano')? ¿Qué métodos se utilizan para verificar qué tan bien se ajusta mi modelo …

10 r  regression  generalized-linear-model 

Supongamos que tengo 10 estudiantes, cada uno de los cuales intenta resolver 20 problemas de matemáticas. Los problemas se califican como correctos o incorrectos (en datos largos) y el rendimiento de cada alumno se puede resumir mediante una medida de precisión (en subjdatos). Los modelos 1, 2 y 4 a …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Primero, debo decir que he buscado en este sitio la respuesta. No encontré una pregunta que respondiera a mi pregunta o mi nivel de conocimiento es tan bajo que no me di cuenta de que ya leí la respuesta. Estoy estudiando para el Examen de Estadística AP. Tengo que aprender …

10 regression  outliers  residuals 

Lee y Lemieux (p. 31, 2009) sugieren al investigador que presente los gráficos mientras realiza el análisis de diseño de regresión discontinua (RDD). Sugieren el siguiente procedimiento: "... para algo de ancho de banda , y para cierto número de bins y a la izquierda y a la derecha del …

10 r  regression  data-visualization  stata  regression-discontinuity 

Si tengo datos de supervivencia libre de enfermedad (definidos como si una enfermedad en particular ha sido diagnosticada o no junto con el tiempo hasta ese evento o pérdida para el seguimiento) y también datos de supervivencia generales, ¿cómo trato las muertes que ocurren sin el evento de enfermedad? ¿Están …

10 regression  survival  epidemiology 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Al jugar con un modelo de regresión multivariante, noté que había un pequeño pero notable efecto de multicolinealidad, medido por factores de inflación de varianza, dentro de las categorías de una variable categórica (después de excluir la categoría de referencia, por supuesto). Por ejemplo, supongamos que tenemos un conjunto de …

10 regression  categorical-data  multicollinearity 

Según tengo entendido, el valor beta exponencial de una regresión logística es la razón de posibilidades de esa variable para la variable dependiente de interés. Sin embargo, el valor no coincide con la razón de probabilidades calculada manualmente. Mi modelo predice retraso en el crecimiento (una medida de desnutrición) usando, …

10 regression  logistic  interpretation  odds-ratio 

Es bien sabido (por ejemplo, en el campo de la detección de compresión) que la norma es "inductora de la dispersión", en el sentido de que si minimizamos lo funcional (para la matriz fija y el vector ) para lo suficientemente grande \ lambda> 0 , es probable que muchas …

10 regression  matrix  normalization  regularization  sparse 

Tengo una pregunta sobre el enfoque de diferencias en diferencias con la siguiente ecuación estándar: donde treat es una variable ficticia para el grupo tratado y la publicación. y= a + b1tratar + b2post + b3tratar ⋅ publicar + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+ b_2\text{post} + b_3\text{treat}\cdot\text{post} + u Ahora, …

10 regression  multiple-regression  causality 

Estoy tratando de encontrar la mejor manera de predecir el monto del pago para una agencia de cobros. La variable dependiente solo es distinta de cero cuando se ha realizado un pago. Es comprensible que haya una cantidad abrumadora de ceros porque la mayoría de las personas no pueden ser …

10 regression  predictive-models  logistic 

En el contexto de la regresión múltiple multivariada (regresor de vectores y regresiones), las cuatro pruebas principales para la hipótesis general (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley y Roy's Largest Root) dependen de los valores propios de la matriz , donde y son las matrices de variación 'explicadas' y 'totales'.HE−1HE−1H E^{-1}HHHEEE Me …

10 regression  multiple-regression  multivariate-analysis  manova 

Hay muchos métodos para llevar a cabo la regularización - , y regularización basada norma, por ejemplo. Según Friedman Hastie & Tibsharani , el mejor regularizador depende del problema: a saber, la naturaleza de la verdadera función objetivo, la base particular utilizada, la relación señal / ruido y el tamaño …

10 r  regression  machine-learning  regularization 

Por favor vea editar. Cuando tiene datos con colas pesadas, hacer una regresión con errores de Student-t parece algo intuitivo. Mientras exploraba esta posibilidad, me encontré con este documento: Breusch, TS, Robertson, JC y Welsh, AH (1 de noviembre de 1997). La nueva vestimenta del emperador: una crítica del modelo …

10 regression  mathematical-statistics  modeling  robust