Estoy muy confundido acerca de si es legítimo incluir una variable dependiente retrasada en un modelo de regresión. Básicamente, creo que si este modelo se enfoca en la relación entre el cambio en Y y otras variables independientes, agregar una variable dependiente retrasada en el lado derecho...
Tengo un modelo logit que aparece con un número entre 0 y 1 para muchos casos, pero ¿cómo podemos interpretar esto? Tomemos un caso con un logit de 0.20 ¿Podemos afirmar que hay un 20% de probabilidad de que un caso pertenezca al grupo B frente al grupo A? ¿Es esa la forma correcta de...
Estoy interesado en la regresión con redes neuronales. Las redes neuronales con cero nodos ocultos + conexiones de capa de salto son modelos lineales. ¿Qué pasa con las mismas redes neuronales pero con nodos ocultos? Me pregunto cuál sería el papel de las conexiones de salto de...
Tengo el siguiente resultado: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept)...
He realizado una regresión en los condados de EE. UU. Y estoy buscando colinealidad en mis variables 'independientes'. Los diagnósticos de regresión de Belsley, Kuh y Welsch sugieren mirar el índice de condición y las proporciones de descomposición de la varianza: library(perturb) ## colldiag(,...
Aunque leí esta publicación, todavía no tengo idea de cómo aplicar esto a mis propios datos y espero que alguien pueda ayudarme. Tengo los siguientes datos: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483,...
Estoy tratando de realizar una regresión múltiple en R. Sin embargo, mi variable dependiente tiene la siguiente gráfica: Aquí hay una matriz de diagrama de dispersión con todas mis variables ( WARes la variable dependiente): Sé que necesito realizar una transformación en esta variable (¿y...
Tengo entendido que con la validación cruzada y la selección de modelos tratamos de abordar dos cosas: P1 . Estime la pérdida esperada en la población cuando entrena con nuestra muestra P2 . Mida e informe nuestra incertidumbre sobre esta estimación (varianza, intervalos de confianza, sesgo,...
He explorado muchos sitios de ayuda y todavía estoy confundido acerca de cómo especificar términos anidados más complicados en un modelo mixto también. También estoy confundido en cuanto al uso de :y /y |en la especificación de interacciones y anidando con factores aleatorios usando lmer()en el...
¿Alguien puede explicar las diferencias y dar ejemplos específicos de cómo utilizar estos tres análisis? LDA - Análisis discriminante lineal FDA - Análisis discriminante de Fisher QDA - Análisis discriminatorio cuadrático Busqué en todas partes, pero no pude encontrar ejemplos reales con...
Para la regresión Lasso suponga que la mejor solución (error de prueba mínimo, por ejemplo) selecciona k características, para que \ hat {\ beta} ^ {lasso} = \ left (\ hat {\ beta} _1 ^ {lasso}, \ hat {\ beta} _2 ^ {lasso}, ..., \ hat {\ beta} _k ^ {lazo}, 0, ... 0 \ derecha) .k β l un s s o = ( β...
Actualmente estoy ejecutando algunos modelos lineales de efectos mixtos. Estoy usando el paquete "lme4" en R. Mis modelos toman la forma: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Antes de ejecutar mis modelos, verifiqué la posible multicolinealidad entre los...
¿Existe una fórmula de forma cerrada para (o algún tipo de límite en) el EMD entre y ?x 2 ∼ N ( μ 2 , Σ 2 )x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2,
Cualquier estudiante trabajador es un contraejemplo de "todos los estudiantes son flojos". ¿Cuáles son algunos contraejemplos simples para "si las variables aleatorias e no están correlacionadas, entonces son
Estoy tratando de obtener una mejor comprensión intuitiva de la desviación estándar. Por lo que entiendo, es representativo del promedio de las diferencias de un conjunto de observaciones en un conjunto de datos de la media de ese conjunto de datos. Sin embargo, NO es realmente igual a los...
¿Cuál es la diferencia entre un clasificador SVM uno contra uno y uno contra uno? ¿One-vs-all significa un clasificador para clasificar todos los tipos / categorías de la nueva imagen y one-vs-one significa que cada tipo / categoría de nueva imagen clasifica con un clasificador diferente (cada...
He estado leyendo el artículo de 2014 de Hoekstra et al. Sobre "Interpretación errónea robusta de los intervalos de confianza", que descargué del sitio web de Wagenmakers . En la penúltima página aparece la siguiente imagen. Según los autores, False es la respuesta correcta a todas estas...
Por lo que entiendo, solo podemos construir una función de regresión que se encuentre dentro del intervalo de los datos de entrenamiento. Por ejemplo (solo uno de los paneles es necesario): ¿Cómo predeciría el futuro con un regresor KNN? Nuevamente, parece aproximarse solo a una función que se...
Leí en alguna parte que el método Variational Bayes es una generalización del algoritmo EM. De hecho, las partes iterativas de los algoritmos son muy similares. Para probar si el algoritmo EM es una versión especial de Variational Bayes, probé lo siguiente: YYY son datos,XXX es la colección de...
Estaba utilizando el Análisis discriminante lineal (LDA) de la scikit-learnbiblioteca de aprendizaje automático (Python) para la reducción de la dimensionalidad y tenía un poco de curiosidad por los resultados. Ahora me pregunto qué scikit-learnestá haciendo la LDA para que los resultados se vean...