Preguntas etiquetadas con regression

Estoy tratando de replicar lo que la función dfbetas()hace en R . dfbeta() no es un problema ... Aquí hay un conjunto de vectores: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Si ajusto dos modelos de regresión de la siguiente manera: fit1 <- …

8 r  regression  regression-coefficients  diagnostic 

Estoy escribiendo un programa para evaluar propiedades inmobiliarias y realmente no entiendo las diferencias entre algunos modelos de regresión robustos, por eso no sé cuál elegir. Probé lmrob, ltsRegy rlm. para el mismo conjunto de datos, los tres métodos me dieron valores diferentes para los coeficientes. Pensé que lo mejor …

8 r  regression  p-value  r-squared 

Una suposición para el análisis de regresión es que e no están entrelazados. Sin embargo, cuando lo pienso, me parece que tiene sentido.XXXYYY Aquí hay un ejemplo. Si tenemos una prueba con 3 secciones (AB y C). El puntaje general de la prueba es igual a la suma de los …

8 regression  correlation  r-squared 

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Estoy tratando de comprender mejor la significación estadística, los tamaños del efecto y similares. Tengo la percepción (tal vez está mal) de que incluso los regresores irrelevantes a menudo se vuelven estadísticamente significativos en muestras grandes . Por irrelevante quiero decir que no hay una explicación del tema por qué …

8 regression  statistical-significance  effect-size  large-data 

He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (indicada como Outcome30medida). Otras medidas en toda la base de datos …

8 r  regression  logistic  splines 

Estoy examinando las tendencias (entre 1998 y 2011) en las tasas de mortalidad entre pacientes con enfermedad de Crohn. Cada paciente (caso) se incluyó entre 1998 y 2011. En el momento de la inclusión, cada paciente se comparó con un control saludable con la misma edad y sexo. Estoy analizando …

8 regression  multiple-regression  survival  poisson-regression 

Actualmente estoy modelando algunos datos usando una regresión logística binaria. La variable dependiente tiene una buena cantidad de casos positivos y negativos, no es escasa. También tengo un gran conjunto de entrenamiento (> 100,000) y el número de efectos principales que me interesan es de aproximadamente 15, así que no …

8 regression  logistic  predictor  sparse 

El estimador Theil-Sen me interesa, sin embargo, cuando lo implemento yo mismo termino con algo que se escala como O (n ^ 2). Según Wikipedia, se puede calcular exactamente en O (n log (n)). ¿Puede alguien señalarme hacia una implementación eficiente (Python o Mathica sería lo mejor, Matlab o R …

8 regression  robust 

Ambas respuestas en estos hilos, una y dos afirman que debería transformarse antes de aplicar cualquier otra transformación a los predictores. De hecho, el capítulo de Weisberg sobre transformaciones se enfoca más en DV que en predictores, y también lo hace la página del manual powerTransform () del paquete de …

8 regression  data-transformation 

El proceso de generación de datos es:y= sin ( x + I( d= 0 ) ) + sin ( x + 4 ∗ I( d= 1 ) ) + I( d= 0 )z2+ 3 I( d= 1 )z2+ N ( 0 , 1 )y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 …

8 r  regression  generalized-linear-model  nonparametric  splines 

Considere una variable de resultado que tiene cuatro categorías claras y ordenadas. Esto parece un buen uso de la regresión logística ordinal para estimar las Odds Ratios para el efecto de las covariables en mover a un sujeto un "escalón" en la escalera. Pero los temas se distribuyen de manera …

8 regression  ordinal-data  ordered-logit 

La versión general: Necesito estimar donde y son continuos y multivariados. Prefiero hacerlo de forma no paramétrica porque no tengo una buena forma funcional en mente y debe ser algo como imparcial. Quería usar un estimador de densidad de kernel condicional, pero me di cuenta de que primero tendría que …

8 regression  estimation  nonparametric  pdf  causality 

¿Cómo puede uno objetivamente (leer "algorítmicamente") seleccionar un modelo apropiado para hacer una simple regresión lineal de mínimos cuadrados con dos variables? Por ejemplo, digamos que los datos parecen mostrar una tendencia cuadrática, y se genera una parábola que se ajusta bastante bien a los datos. ¿Cómo justificamos hacer de …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Estoy llevando a cabo una regresión logística con variables independientes y observaciones. Estoy evaluando el ajuste del modelo para determinar si los datos cumplen con los supuestos del modelo y he producido la siguiente gráfica residual agrupada usando el paquete:242424123 , 996123,996123,996arm R Obviamente, hay algunas malas señales en esta …

8 regression  logistic  residuals