Preguntas etiquetadas con regression

Estoy leyendo esta preimpresión en papel , y tengo dificultades para seguir su derivación de las ecuaciones para la regresión del proceso gaussiano. Utilizan la configuración y la notación de Rasmussen y Williams . Por lo tanto, se supone un aditivo, de media cero, estacionario y normalmente distribuido con varianza …

9 regression  bayesian  gaussian-process 

Una de las suposiciones de la regresión lineal es que debe haber una variación constante en los términos de error y que los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis asociadas con el modelo se basan en esta suposición. ¿Qué sucede exactamente cuando los términos de error no tienen …

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

Suponga la siguiente relación lineal: Yi=β0+β1Xi+uiYyo=β0 0+β1Xyo+tuyoY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , donde YiYyoY_i es la variable dependiente, XiXyoX_i una variable independiente y uituyou_i el término de error. Según Stock & Watson (Introducción a la Econometría; Capítulo 4 ), el tercer supuesto de mínimos cuadrados es que …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Digamos que estoy ejecutando una regresión lineal que tiene la forma y= β0 0+ β1A + β2B + β3A B + ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon . Si es positivo, ¿implica esto una correlación positiva entre A y B ? (Por el contrario, ¿una correlación negativa si β 3 …

9 regression  interaction 

Tengo un conjunto de datos con una variable dependiente e independiente. Ambas no son series de tiempo. Tengo 120 observaciones. El coeficiente de correlación es 0.43 Después de este cálculo, he agregado una columna para ambas variables con el promedio de cada 12 observaciones, lo que resulta en 2 nuevas …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

Necesito resolver un problema de regresión complicado sobre la unidad de disco. La pregunta original atrajo algunos comentarios interesantes, pero desafortunadamente no hubo respuestas. Mientras tanto, aprendí algo más sobre este problema, por lo que intentaré dividir el problema original en subproblemas y ver si tengo más suerte esta vez. …

9 regression  spatial  circular-statistics 

Sé cómo implementar la función objetivo lineal y los aumentos lineales en XGBoost. Mi pregunta concreta es: cuando el algoritmo se ajusta al residual (o al gradiente negativo), ¿está usando una característica en cada paso (es decir, modelo univariante) o todas las características (modelo multivariado)? Cualquier referencia a la documentación …

9 regression  machine-learning  boosting  xgboost 

Dado que el error estándar de una regresión lineal generalmente se da para la variable de respuesta, me pregunto cómo obtener intervalos de confianza en la otra dirección, por ejemplo, para una intersección x. Puedo visualizar lo que podría ser, pero estoy seguro de que debe haber una forma directa …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Estoy tratando de interpretar los resultados de un artículo, donde aplicaron regresión múltiple para predecir varios resultados. Sin embargo, los ββ\beta '(coeficientes B estandarizados definidos como βx1=Bx1⋅SDx1SDyβX1=siX1⋅SreX1Srey\beta_{x_1} = B_{x_1} \cdot \frac{\mathrm{SD}_{x_1}}{\mathrm{SD}_y} dondees la variable dependiente yes un predictor) informado no parece coincidir con elinformado:x 1 R 2yyyx1X1x_1R2R2R^2 A pesar de …

9 regression  regression-coefficients  multicollinearity  r-squared 

¿Alguien podría decirme por qué obtengo resultados diferentes de Rmínimos cuadrados ponderados y solución manual por operación de matriz ? Específicamente, estoy tratando de resolver manualmente , donde es la matriz diagonal en los pesos, es la matriz de datos, es la respuesta vector. W A bW A x = …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Un amigo mío recientemente preguntó qué es tan ordinario, acerca de los mínimos cuadrados ordinarios. No parecemos llegar a ninguna parte en la discusión. Ambos coincidimos en que OLS es un caso especial del modelo lineal, tiene muchos usos, es bien conocido y es un caso especial de muchos otros …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

¿Cómo asigno más peso a las observaciones más recientes en R? Supongo que esto es una pregunta o deseo común, pero me resulta difícil descubrir exactamente cómo implementar esto. He intentado buscar mucho para esto, pero no puedo encontrar un buen ejemplo práctico. En mi ejemplo, tendría un gran conjunto …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Usando R en algunos datos e intentando ver si mis datos son o no heteroscedásticos, he encontrado dos implementaciones de la prueba Breusch-Pagan, bptest (package lmtest) y ncvTest (package car). Sin embargo, estos producen resultados diferentes. ¿Cuál es la diferencia entre los dos? ¿Cuándo debería elegir usar uno u otro? …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

En modelos de series de tiempo, como ARMA-GARCH, para seleccionar el retraso u orden apropiado del modelo, se utilizan diferentes criterios de información, como AIC, BIC, SIC, etc. Mi pregunta es muy simple, ¿por qué no usamos ajustado para elegir el modelo apropiado? Podemos seleccionar un modelo que conduzca a …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

Supongamos que tenemos la matriz de datos , que es -by- , y el vector de etiqueta , que es -by-one. Aquí, cada fila de la matriz es una observación, y cada columna corresponde a una dimensión / variable. (suponga )XX\mathbf{X}nortenortenpagpagpYYYnortenortenn > pnorte>pagn>p Entonces, ¿qué data space, variable space, observation …

9 regression  multiple-regression  terminology  geometry  biplot