Supongamos que observo vectores variables independientes y y la variable dependiente . Me gustaría ajustar un modelo de la forma: donde es una función dos veces diferenciable de valor positivo, \ sigma es un parámetro de escala desconocido y \ epsilon es una variable aleatoria gaussiana de media...
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Actualmente estoy trabajando en una forma de transformar dos valores de prueba de fósforo diferentes entre sí. Antecedentes Existen muchos métodos (de extracción) para medir el fósforo disponible de la planta en el suelo. Diferentes países aplican diferentes métodos, por lo tanto, para comparar...
Estoy leyendo el teorema de Guass-Markov en Wikipedia , y esperaba que alguien pudiera ayudarme a descubrir el punto principal del teorema. Suponemos un modelo lineal, en forma de matriz, está dada por: y que estamos buscando la BLUE, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De...
¿Es cierto que bajo los supuestos de Gauss Markov el método de mínimos cuadrados ordinarios proporciona estimadores eficientes e imparciales? Entonces: mi( ut) = 0mi(tut)=0 0E(u_t)=0 para todottt mi( uttus) = σ2mi(tuttus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s mi( uttus) = 0mi(tuttus)=0...
Cuando , el problema de mínimos cuadrados que impone una restricción esférica en el valor de se puede escribir como para un sistema sobredeterminado. \ | \ cdot \ | _2 es la norma euclidiana de un vector.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta +
¿Cuál es la importancia de la matriz del sombrero, , en el análisis de regresión?H=X(X′X)−1X′H=X(X′X)−1X′H=X(X^{\prime}X )^{-1}X^{\prime} ¿Es solo para un cálculo más
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...
Sé que OLS es imparcial pero no eficiente bajo heteroscedasticidad en una configuración de regresión lineal. En Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error El estimador MMSE es asintóticamente imparcial y converge en distribución a la distribución normal: , donde I (x) es...
\def\l{|\!|} Dada la regresión neta elástica minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1minb12||y−Xb||2+αλ||b||22+(1−α)λ||b||1\min_b \frac{1}{2}\l y - Xb \l^2 + \alpha\lambda \l b\l_2^2 + (1 - \alpha) \lambda \l b\l_1 ¿Cómo se puede elegir un rango apropiado de λλ\lambda para la validación...
Un amigo mío recientemente preguntó qué es tan ordinario, acerca de los mínimos cuadrados ordinarios. No parecemos llegar a ninguna parte en la discusión. Ambos coincidimos en que OLS es un caso especial del modelo lineal, tiene muchos usos, es bien conocido y es un caso especial de muchos otros...
¿Alguien podría decirme por qué obtengo resultados diferentes de Rmínimos cuadrados ponderados y solución manual por operación de matriz ? Específicamente, estoy tratando de resolver manualmente , donde es la matriz diagonal en los pesos, es la matriz de datos, es la respuesta vector. W A bW A x =...
Digamos que tengo datos que tienen cierta incertidumbre. Por ejemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La naturaleza de la incertidumbre podría ser repetir mediciones o experimentos, o medir la incertidumbre del instrumento, por ejemplo. Me gustaría ajustar una curva con R, algo que...
Suponga la siguiente relación lineal: Yi=β0+β1Xi+uiYyo=β0 0+β1Xyo+tuyoY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_i , donde YiYyoY_i es la variable dependiente, XiXyoX_i una variable independiente y uituyou_i el término de error. Según Stock & Watson (Introducción a la Econometría; Capítulo 4 ), el...
Hastie y Tibshirani mencionan en la sección 4.3.2 de su libro que en la configuración de regresión lineal, el enfoque de mínimos cuadrados es, de hecho, un caso especial de máxima verosimilitud. ¿Cómo podemos probar este resultado? PD: no ahorres detalles
En la aplicación práctica, he sido testigo a menudo de la siguiente práctica. Uno observa un par con el tiempo. Bajo el supuesto de que están linealmente relacionados, retrocedemos uno contra el otro utilizando pesos geométricos en lugar de uniformes, es decir, el OLS minimiza para algunos ....
En OLS, ¿es posible que el de una regresión en dos variables sea mayor que la suma de para dos regresiones en las variables individuales?R2R2R^2R2R2R^2 R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R2(Y∼A+B)>R2(Y∼A)+R2(Y∼B)R^2(Y \sim A + B) > R^2(Y \sim A) + R^2(Y \sim B) Editar: Ugh, esto es trivial; eso es...
En el modelo logístico idealizado, obtenemos una curva en forma de S que une cada IV continua al DV. Pero en la práctica, esta forma de S ocurre con poca frecuencia, lo que hace que el enfoque logístico parezca un poco menos superior para este tipo de datos. Por supuesto, las probabilidades...
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...
Cuando ejecuto este código: require(nlme) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9)) b <- matrix(c(3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9)) res <- lm(a ~ b) print(summary(res)) res_gls <- gls(a ~ b) print(summary(res_gls)) Obtengo los mismos coeficientes y la misma significación estadística en los...