Considere la regresión de cresta con una restricción adicional que requiere que tenga una unidad de suma de cuadrados (equivalente, varianza de unidad); si es necesario, se puede suponer que tiene una unidad de suma de cuadrados: Yy^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf
Quiero realizar una regresión lineal muy simple en R. La fórmula es tan simple como . Sin embargo, me gustaría que la pendiente ( ) esté dentro de un intervalo, digamos, entre 1.4 y 1.6.y= a x + by=unX+siy = ax + bununa ¿Cómo se puede hacer
Estoy trabajando en una serie temporal cuyos valores son estrictamente positivos . Al trabajar con varios modelos, incluidos AR, MA, ARMA, etc., no pude encontrar una manera fácil de lograr pronósticos estrictamente positivos. Estoy usando R para hacer mis pronósticos, y todo lo que pude encontrar...
Me gustaría corregir manualmente un cierto coeficiente, digamos , luego ajustar los coeficientes a todos los demás predictores, mientras en el modelo.β 1 = 1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 ¿Cómo puedo lograr esto usando R? En particular, me gustaría trabajar con LASSO ( glmnet) si...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
He estado usando Matlab para realizar mínimos cuadrados sin restricciones (mínimos cuadrados ordinarios) y genera automáticamente los coeficientes, el estadístico de prueba y los valores p. Mi pregunta es, al realizar mínimos cuadrados restringidos (coeficientes estrictamente no negativos), solo...
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 k≥1\pi_k\ge0 \text{ for }k \geq 1 La...