En el método de mínimos cuadrados queremos estimar los parámetros desconocidos en el modelo: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Una vez que hayamos hecho eso (para algunos valores observados), obtenemos la línea de regresión...
Supuse (es decir, creo que me enseñaron, hace más tiempo de lo que puedo recordar) que los análisis de regresión suponen que una muestra es homogénea. Si no es así, entonces lo más apropiado es agregar variables ficticias al código para los diferentes grupos incluidos en la muestra o realizar un...
Estoy tratando de ver si las variables x e y juntas o por separado afectan significativamente Q_7 (el histograma para el cual está arriba). He realizado una prueba de normalidad de Shapiro-Wilk y obtuve lo siguiente shapiro.test(Q_7) ## data: Q_7 ## W = 0.68439, p-value < 2.2e-16 Con esta...
Diseño del estudio: mostré a los participantes cierta información sobre el aumento del nivel del mar, enfocando la información de diferentes maneras, tanto en términos de la escala de tiempo como de la magnitud del aumento potencial. Por lo tanto, tuve un diseño 2 (Tiempo: 2050 o 2100) por 2...
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
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...
Trabajo como analista de datos, principalmente en SQL, proporcionando datos de operaciones a clientes internos. Raramente hago análisis estadísticos. Recientemente, los clientes internos me han venido con datos de proyectos mal diseñados (sin grupo de control, sin metodología planificada, etc.) y...
Me refiero a esta publicación que parece cuestionar la importancia de la distribución normal de los residuos, argumentando que esto, junto con la heterocedasticidad, podría evitarse mediante el uso de errores estándar robustos. He considerado varias transformaciones (raíces, registros, etc.) y...
Esta es una pregunta de seguimiento que tengo después de revisar esta publicación: ¿ Diferencia en la prueba estadística de medias para datos heterocedásticos no normales? Para ser claros, pido desde una perspectiva pragmática (no sugerir que las respuestas teóricas no son bienvenidas). Cuando la...
Tengo problemas para verificar los supuestos de una variable continua en un modelo de riesgos proporcionales. Si una variable fuera un factor con muchos niveles, entonces podría usar la prueba logrank o verificar si las transformaciones log (-log) de las curvas de supervivencia son paralelas. Pero,...