Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . Tengo una pregunta con respecto a la interpretación de parámetros para un GLM con una variable dependiente distribuida gamma. Esto es lo que R devuelve para mi GLM...
Comienzo con mi regresión OLS: donde D es una variable ficticia, las estimaciones se vuelven diferentes de cero con un valor p bajo. Luego realizo una prueba Ramsey RESET y descubro que tengo alguna especificación incorrecta de la ecuación, por lo tanto, incluyo x al cuadrado: y = β 0 + β 1 x 1...
Estoy leyendo sobre dos técnicas populares de interpretación de modelos post hoc: LIME y SHAP Tengo problemas para comprender la diferencia clave en estas dos técnicas. Para citar a Scott Lundberg , el cerebro detrás de SHAP: Los valores SHAP vienen con las ventajas de estimación local de...
Tengo dos preguntas sobre la noción de bloque en el diseño experimental: (1) ¿Cuál es la diferencia entre un bloque y un factor? (2) Traté de leer algunos libros, pero algo no está claro: parece que los autores siempre asumen que no hay interacción entre el "factor de bloqueo" y otros factores. ¿Es...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
¿Puede ser útil la regularización si solo estamos interesados en estimar (e interpretar) los parámetros del modelo, no en el pronóstico o la predicción? Veo cómo la regularización / validación cruzada es extremadamente útil si su objetivo es hacer buenos pronósticos sobre nuevos datos. Pero,...
He estado buscando en Internet a lo largo y ancho ... Todavía no he encontrado una buena visión general de cómo interpretar los gráficos de análisis de correspondencia 2D. ¿Podría alguien ofrecer algún consejo para interpretar las distancias entre puntos? Quizás un ejemplo ayudaría, aquí hay una...
Tengo una pregunta sobre los modelos ARIMA. Digamos que tengo una serie temporal que me gustaría pronosticar y un modelo parece una buena forma de realizar el ejercicio de pronóstico. Ahora las rezagadas implican que mi serie de hoy está influenciada por eventos anteriores. Esto tiene sentido....
Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales afirmaciones en...
Tengo una variable dependiente ordinal, facilidad, que varía de 1 (no fácil) a 5 (muy fácil). Los aumentos en los valores de los factores independientes están asociados con una mayor calificación de facilidad. Dos de mis variables independientes ( condAy condB) son categóricas, cada una con 2...
Entiendo el concepto de que es la media para cuando la variable categórica es igual a 0 (o es el grupo de referencia), dando la interpretación final de que el coeficiente de regresión es la diferencia en la media de las dos categorías. Incluso con> 2 categorías, supongo que cada explica la...
Me encontré con algunos estadísticos que nunca usan modelos que no sean Regresión lineal para la predicción porque creen que los "modelos ML", como el bosque aleatorio o el aumento de gradiente, son difíciles de explicar o "no interpretables". En una regresión lineal, dado que se verifica el...
A menudo se argumenta que el marco bayesiano tiene una gran ventaja en la interpretación (más frecuente), porque calcula la probabilidad de un parámetro dados los datos - lugar de como en el marco frecuentista. Hasta aquí todo bien.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) Pero, toda la...
Consideremos las siguientes dos distribuciones de probabilidad P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 He calculado la divergencia de Kullback-Leibler que es igual a 0.4928202580.4928202580.492820258 , quiero saber en general ¿qué me...
Ejecuté esta regresión logística ordinal en R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Tengo este resumen del modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg...
La respuesta a la pregunta ¿ Relación entre los coeficientes de correlación phi, Matthews y Pearson? muestra que los tres métodos de coeficientes son todos equivalentes. No soy de estadísticas, por lo que debería ser una pregunta fácil. El artículo de Matthews
Si el resultado de mi prueba t unilateral es significativo pero el tamaño de la muestra es pequeño (por ejemplo, inferior a 20 o menos), ¿puedo confiar en este resultado? Si no es así, ¿cómo debo tratar y / o interpretar este
Estoy tratando de entender cómo puedo obtener la importancia de una variable categórica que se ha desglosado en variables ficticias. Estoy usando scikit-learn que no maneja variables categóricas para usted como R o h2o. Si divido una variable categórica en variables ficticias, obtengo...
Soy nuevo en el glmnetpaquete y todavía no estoy seguro de cómo interpretar los resultados. ¿Podría alguien ayudarme a leer el siguiente diagrama de seguimiento? El gráfico se estaba obteniendo ejecutando lo siguiente: library(glmnet) return <-
Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la