Preguntas etiquetadas con regression

Estoy tratando de estimar un modelo de elección ocupacional con tres opciones. ¿Hay alguna alternativa al uso de la regresión logística multinomial cuando se manejan resultados categóricos tan desordenados? Cuando se trata de variables dependientes binarias, parece haber varias opciones, como el modelo LPM y el modelo binario probit y …

8 regression  logit  probit  link-function  multinomial-logit 

En la regresión lineal, las transformaciones de las variables explicativas se realizan para tener una correlación máxima con la variable dependiente. ¿Cuál es la mejor medida para elegir entre transformaciones múltiples en regresión logística ya que la variable dependiente es binaria y no continua? El objetivo final es maximizar el …

8 regression  logistic 

De Wikipedia El modelo lineal general (GLM) es un modelo lineal estadístico. Puede escribirse como 1 Y=XB+U,Y=XB+U, \mathbf{Y} = \mathbf{X}\mathbf{B} + \mathbf{U}, dónde YYY es una matriz con series de mediciones multivariadas, XXX es una matriz que podría ser una matriz de diseño, BBB es una matriz que contiene parámetros …

8 regression  generalized-linear-model  assumptions 

Varias publicaciones ( aquí y aquí ) sugieren que la regresión beta es más apropiada cuando la variable dependiente está naturalmente limitada entre 0 y 1. Mi pregunta es, dejando a un lado la adecuación, ¿es técnicamente incorrecto ajustar una regresión logística a una variable de respuesta proporcional? R lanzará …

8 regression  logistic  proportion 

Después de hacer PCA, el primer componente describe la mayor parte de la variabilidad. Esto es importante, por ejemplo, en el estudio de mediciones corporales donde se sabe comúnmente (Jolliffe, 2002) que el eje PC1 captura la variación de tamaño. Mi pregunta es si las puntuaciones de PCA después de …

8 regression  pca  factor-rotation 

¿Existen conceptos o teorías estadísticas sobre cómo medir efectivamente la actualidad en los eventos recientes que tienen más peso que los anteriores? Estoy creando un modelo de regresión logística y me gustaría aplicar un ajuste a varios factores en función de los eventos recientes. ... o, ¿depende exclusivamente de mí …

8 regression  logistic 

Soy un gran fanático del fútbol y también estoy interesado en el aprendizaje automático. Como proyecto para mi curso de ML, estoy tratando de construir un modelo que prediga la posibilidad de ganar para el equipo local, dados los nombres del equipo local y visitante. (Consulto mi conjunto de datos …

8 regression  machine-learning  predictive-models  neural-networks 

Intentando replicar los resultados del artículo publicado recientemente, Aghion, Philippe, John Van Reenen y Luigi Zingales. 2013. "Innovación y propiedad institucional". American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Los datos y el código de estado están disponibles en http://www.aeaweb.org/aer/data/feb2013/20100973_data.zip ). No tengo problemas para recrear las primeras 5 regresiones en R …

8 r  regression  negative-binomial 

Tengo una pregunta filosófica con respecto al sesgo variable omitido. Tenemos el modelo de regresión típico (modelo de población) donde provienen las muestras , y luego un montón de condiciones por las cuales las estimaciones de OLS se comportan bastante bien.Y=β0+β1X1+...+βnXn+υ,Y=β0+β1X1+...+βnXn+υ, Y= \beta_0 + \beta_1X_1 + ... + \beta_nX_n + …

8 regression  model-selection  assumptions  bias 

Digamos que quiero predecir si un proyecto será rentable o no. En mis datos de muestra, la variable de respuesta es en realidad una variable continua: el $ beneficio / pérdida del proyecto. Debido a que mi objetivo final es solo una clasificación binaria (proyecto rentable o proyecto no rentable), …

8 regression  classification  predictive-models 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Tengo un problema de regresión lineal. En resumen, tengo un conjunto de datos, lo dividí en dos subconjuntos. Un subconjunto se usa para encontrar la regresión lineal (subconjunto de entrenamiento), otro se usa para evaluarlo (subconjunto de evaluación). Mi pregunta es ¿cómo evaluar el resultado de esta regresión lineal después …

8 regression  linear-model 

Tengo el modelo que necesito estimar, con y .Y=π0 0+π1X1+π2X2+π3X3+ ε ,Y=π0 0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk= 1 para k ≥ 1∑kπk=1 para k≥1\sum_k \pi_k = 1 \text{ for }k \geq 1πk≥ 0 para k ≥ 1πk≥0 0 para …

8 r  regression  econometrics  least-squares  constrained-regression 

Estoy investigando un efecto curvilíneo entre X e Y utilizando un análisis de regresión jerárquica. Para probar los efectos curvilíneos, se calculó el término al cuadrado para X (quiero decir centro también variable X). En el modelo 1, se ingresaron las variables de control. En el Modelo 2, se ingresó …

8 regression 

¿Es posible interpretar los coeficientes de una regresión cuantil en datos estandarizados? Supongamos que estandarizo la variable dependiente yyy y la variable independiente xxx (reste la media y divida por la desviación estándar) y luego ejecute una regresión cuantil para la mediana, como qreg y x, q(0.5) en stata El …

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