Preguntas etiquetadas con regression

Estoy usando PROC GLM en SAS para ajustar una ecuación de regresión de la siguiente forma Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t La gráfica QQ de los redsiduales resultantes indica una desviación de la normalidad. Cualquier transformación de no es útil para normalizar los …

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Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Estoy ejecutando estadísticas en 5 IV (5 rasgos de personalidad, extroversión, amabilidad, conciencia, neuroticismo, apertura) contra 3 DV Actitud hacia PCT, Actitud hacia CBT, Actitud hacia PCT vs CBT. También agregué edad y género para ver qué otros efectos hay. Estoy probando para ver si los rasgos de personalidad pueden …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

Me gustaría ejecutar una regresión lineal sobre un conjunto de datos multidimensionales. Existen diferencias entre las diferentes dimensiones en términos de su magnitud de orden. Por ejemplo, la dimensión 1 generalmente tiene un rango de valores de [0, 1], y la dimensión 2 tiene un rango de valores de [0, …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

Planeo incluir coordenadas como covariables en la ecuación de regresión para ajustar la tendencia espacial que existe en los datos. Después de eso, quiero probar los residuos en autocorrelación espacial en variación aleatoria. Tengo varias preguntas ¿Debo realizar la regresión lineal en el que sólo las variables independientes son y …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Supongamos que se nos da un conjunto de datos de la forma y . Se nos da la tarea de predecir función de los valores de . Estimamos dos regresiones donde: ( y, x1, x2, ⋯ , xnorte)(y,X1,X2,⋯,Xnorte)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n})y x y( y, x1, x2, ⋯ , xn - 1)(y,X1,X2,⋯,Xnorte-1)(y,x_{1},x_{2},\cdots, x_{n-1})yyyXXxyy= …

9 regression  multiple-regression  missing-data  multicollinearity  multiple-imputation 

Estoy usando el paquete randomForest en R (R versión 2.13.1, randomForest versión 4.6-2) para la regresión y noté un sesgo significativo en mis resultados: el error de predicción depende del valor de la variable de respuesta. Los valores altos se predicen por debajo y los valores bajos se predicen en …

9 r  regression  random-forest 

Calculé un modelo de regresión lineal simple a partir de las medidas de mi experimento para hacer predicciones. He leído que no debe calcular predicciones para puntos que se alejan demasiado de los datos disponibles. Sin embargo, no pude encontrar ninguna guía para ayudarme a saber hasta dónde puedo extrapolar. …

9 regression  prediction 

Mis datos son una serie temporal de población ocupada, L, y el lapso de tiempo, año. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 …

9 r  regression  arima 

De acuerdo con el Análisis de regresión por ejemplo , el residuo es la diferencia entre la respuesta y el valor pronosticado, luego se dice que cada residuo tiene una varianza diferente, por lo que debemos considerar los residuos estandarizados. Pero la varianza es para un grupo de valores, ¿cómo …

9 regression  residuals 

Tengo varios resultados de prueba de retraso de respuesta del servidor. Según nuestro análisis teórico, la distribución de retardo (La función de distribución de probabilidad del retardo de respuesta) debe tener un comportamiento de cola pesada. Pero, ¿cómo podría probar que el resultado de la prueba sigue una distribución de …

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¿Existen algoritmos estándar (a diferencia de los programas) para hacer una regresión lineal jerárquica? ¿Las personas generalmente solo hacen MCMC o hay algoritmos más especializados, quizás de forma parcialmente cerrada?

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¿Existe un principio general sobre si uno debe calcular la correlación de Pearson para dos variables aleatorias X e Y antes de tomar su transformación logarítmica o después? ¿Existe un procedimiento para probar cuál es más apropiado? Producen valores similares pero diferentes, ya que la transformación logarítmica es no lineal. …

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Tengo un gran conjunto de datos que consta de los valores de varios cientos de variables financieras que podrían usarse en una regresión múltiple para predecir el comportamiento de un fondo indexado a lo largo del tiempo. Me gustaría reducir el número de variables a diez más o menos y …

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