Preguntas etiquetadas con regression

Tengo un conjunto de datos de estudios de casos de proyectos para un nuevo tipo de método de investigación para que las agencias gubernamentales apoyen las actividades de toma de decisiones. Mi tarea es desarrollar un método de estimación basado en la experiencia pasada para proyectos futuros con fines de …

8 regression  small-sample 

Tengo un archivo bastante larege 100M filas y 30 columnas más o menos en el que me gustaría ejecutar múltiples regresiones. Tengo un código especializado para ejecutar las regresiones en todo el archivo, pero lo que me gustaría hacer es extraer muestras aleatorias del archivo y ejecutarlas en R. La …

8 r  regression  large-data  bootstrap 

Tengo un conjunto de datos donde necesito hacer una regresión lineal. Desafortunadamente hay un problema con la heterocedasticidad. He vuelto a ejecutar el análisis utilizando una regresión robusta con el estimador de HC3 para la varianza y también he hecho bootstrapping con la función bootcov en Hmisc para R. Los …

8 regression  bootstrap  heteroscedasticity 

Así que aquí estoy estudiando modelos lineales generalizados. Sé que esta pregunta es bastante ingenua y simple, pero no sé exactamente por qué la función canónica de enlace es tan útil. ¿Podría alguien proporcionarme una intuición sobre este problema?

8 regression  mathematical-statistics  generalized-linear-model  intuition  link-function 

Estoy tratando de entender la intuición detrás del arranque salvaje. ¿Qué está haciendo realmente? Necesito poder entender lo que está tratando de hacer en comparación con una regresión convencional. Mis datos tienen heterocedasticidad, y el método que uso hace 5000 repeticiones. ¿Cómo genera 5000 datos adicionales?

8 regression  bootstrap  intuition 

Estoy un poco confundido acerca de cuándo debería o no agregar términos polinómicos a un modelo de regresión lineal múltiple. Sé que los polinomios se usan para capturar la curvatura en los datos, pero siempre parece tener la forma de: y=x1+x2+x21+x22+x1x2+cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 + x_1^2 + x_2^2 + …

8 regression  multiple-regression  polynomial 

Sé que esta es una pregunta tonta, ya que conozco la teoría de las variables instrumentales y la regresión en dos etapas. Aún así, nunca vi una respuesta clara a lo siguiente: suponga que tiene endogeneidad debido a una variable no observada correlacionada con uno de los regresores iniciales. La …

8 regression  least-squares  instrumental-variables 

Supongamos que observamos datos Y, XY,XY, X y me gustaría ajustar un modelo de regresión para E [YEl |X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]. Desafortunadamente,YYY a veces se mide con errores cuya media es distinta de cero. Dejar Z∈ { imparcial , sesgado }Z∈{unbiased,biased}Z \in \left\{\text{unbiased}, \text{biased}\right\} clima indicado YYYse mide con errores …

8 regression  bias  measurement-error  weighted-regression 

Supongamos que se ajusta a un modelo . ¿Existen implicaciones prácticas para la estimación del efecto de interacción si y x_2 están correlacionadas?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entiendo que podría haber problemas de colinealidad si x1x1x_1 y x2x2x_2 están muy correlacionadas, pero eso no debería afectar el …

8 regression  correlation  interaction 

Tengo dos predictores en un modelo de regresión logística binaria: uno binario y otro continuo. Mi objetivo principal es comparar los coeficientes de los dos predictores dentro del mismo modelo. Me he encontrado con la sugerencia de Andrew Gelman de estandarizar las variables de entrada de regresión continua: I) Propuesta …

8 regression  logistic  regression-coefficients  standardization  scales 

La página de Wikipedia en R2 diceR2R2R^2 puede tomar un valor mayor que 1. No veo cómo esto es posible. Valores de R2R2R^2 fuera del rango 0 a 1 puede ocurrir donde se usa para medir la concordancia entre los valores observados y modelados y donde los valores "modelados" no …

8 regression  r-squared 

TLDR: ¿Las estrías de regresión de placa delgada tienen una interpretación probabilística / bayesiana? Dados pares de entrada-salida , ; Quiero estimar una función siguiente manera donde es una función del núcleo y es un vector de características de tamaño . Los coeficientes y se pueden encontrar resolviendo donde las …

8 regression  bayesian  gaussian-process  smoothing  semiparametric 

Digamos que calculo la siguiente regresión lineal multivariada y=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ ϵy=β0 0+β1X1+β2X2+β3X3+β4 4X4 4+ϵ y = \beta_0 +\beta_1 x_1 +\beta_2 x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4 + \epsilon ¿Cómo puedo probar eso? β1=β2=β3β1=β2=β3\beta_1=\beta_2=\beta_3? Sé que para probar si β1=β2β1=β2\beta_1=\beta_2simplemente puede construir una prueba con ZZZZ=β1−β2se2β1+se2β2−−−−−−−−−√Z=β1−β2seβ12+seβ22 Z = \frac{\beta_1-\beta_2}{\sqrt{se_{\beta_1}^2+se_{\beta_2}^2}} ¿Existe un análogo para las …

8 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Esta pregunta parece lo suficientemente fundamental como para estar convencido de que se ha respondido aquí en alguna parte, pero no la he encontrado. Entiendo que si la variable dependiente en una regresión se distribuye normalmente, la probabilidad máxima y los mínimos cuadrados ordinarios producen las mismas estimaciones de parámetros. …

8 regression  maximum-likelihood  least-squares  blue 

En todos los documentos forestales aleatorios (de regresión) que he leído, cuando llega el momento de reunir las predicciones de todos los árboles, tomamos el valor promedio como la predicción. Mi pregunta es ¿por qué hacemos eso? ¿Existe una justificación estadística para tomar el promedio? EDITAR: Para aclarar la pregunta, …

8 regression  random-forest  ensemble