Preguntas etiquetadas con regression

Aprendí en mi clase de modelos lineales que si dos predictores están correlacionados y ambos están incluidos en un modelo, uno será insignificante. Por ejemplo, suponga que el tamaño de una casa y el número de dormitorios están correlacionados. Al predecir el costo de una casa utilizando estos dos predictores, …

45 regression  multiple-regression  p-value  linear-model  multicollinearity 

Sé que me falta algo en mi comprensión de la regresión logística, y realmente agradecería cualquier ayuda. Hasta donde yo entiendo, la regresión logística supone que la probabilidad de un resultado '1' dadas las entradas, es una combinación lineal de las entradas, pasadas a través de una función de logística …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

Hay varios hilos en este sitio que discuten cómo determinar si los residuos de OLS se distribuyen asintóticamente normalmente. Otra forma de evaluar la normalidad de los residuos con el código R se proporciona en este excelente respuesta . Esta es otra discusión sobre la diferencia práctica entre los residuos …

45 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

En las estadísticas tradicionales, al construir un modelo, verificamos la multicolinealidad utilizando métodos como las estimaciones del factor de inflación de varianza (VIF), pero en el aprendizaje automático, en su lugar, utilizamos la regularización para la selección de características y no parecemos verificar si las características están correlacionadas en absoluto. …

44 regression  machine-learning  multicollinearity  regularization  vif 

¿Alguien puede explicar cómo las propiedades de los registros lo hacen para que pueda hacer regresiones lineales de registro donde los coeficientes se interpretan como cambios porcentuales?

43 regression  logarithm  mathematical-statistics 

Entiendo que la definición básica de endogeneidad es que no está satisfecho, pero ¿qué significa esto en un sentido del mundo real? Leí el artículo de Wikipedia, con el ejemplo de oferta y demanda, tratando de darle sentido, pero realmente no ayudó. He escuchado la otra descripción de endógeno y …

43 regression  causality  instrumental-variables 

Soy un poco nuevo en el bosque aleatorio, así que todavía estoy luchando con algunos conceptos básicos. En regresión lineal, asumimos observaciones independientes, varianza constante ... ¿Cuáles son los supuestos básicos / hipótesis que hacemos cuando usamos bosque aleatorio? ¿Cuáles son las diferencias clave entre el bosque aleatorio y las …

43 regression  classification  random-forest 

La diferencia en las diferencias ha sido popular durante mucho tiempo como una herramienta no experimental, especialmente en economía. ¿Puede alguien proporcionar una respuesta clara y no técnica a las siguientes preguntas sobre la diferencia en diferencias? ¿Qué es un estimador de diferencia en diferencia? ¿Por qué es útil un …

43 regression  econometrics  difference-in-difference 

Actualmente estoy escribiendo un artículo con varios análisis de regresión múltiple. Si bien visualizar una regresión lineal univariante es fácil a través de diagramas de dispersión, me preguntaba si hay alguna buena manera de visualizar regresiones lineales múltiples. Actualmente solo estoy trazando diagramas de dispersión como variable dependiente frente a …

43 regression  data-visualization  multiple-regression 

Estoy pensando en construir un modelo que prediga una relación , donde y y . Entonces, la relación estaría entre y .a ≤ b a > 0 b > 0 0 1a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Podría usar la regresión lineal, aunque naturalmente no se limita a 0..1. …

43 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

La regularización utilizando métodos como Ridge, Lasso, ElasticNet es bastante común para la regresión lineal. Quería saber lo siguiente: ¿Son estos métodos aplicables para la regresión logística? Si es así, ¿hay alguna diferencia en la forma en que deben usarse para la regresión logística? Si estos métodos no son aplicables, …

42 regression  logistic  regularization 

¿Cuál es la principal diferencia entre la estimación de máxima verosimilitud (MLE) frente a la estimación de mínimos cuadrados (LSE)? ¿Por qué no podemos usar MLE para predecir valores de en regresión lineal y viceversa?yyy Cualquier ayuda sobre este tema será muy apreciada.

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

Actualmente estoy leyendo un documento sobre el lugar de votación y la preferencia de votación en las elecciones de 2000 y 2004. En él, hay un gráfico que muestra los coeficientes de regresión logística. De cursos de años atrás y un poco de lecturaEntiendo que la regresión logística es una …

42 regression  logistic  interpretation 

Usualmente escucho sobre "mínimos cuadrados ordinarios". ¿Es ese el algoritmo más utilizado para la regresión lineal? ¿Hay razones para usar una diferente?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

Tengo una pregunta sobre cuál es la mejor manera de especificar una interacción en un modelo de regresión. Considere los siguientes datos: d <- structure(list(r = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("r1","r2"), class …

42 r  regression  interaction