Para temas estadísticos que implican el supuesto de linealidad, por ejemplo, regresión lineal o modelos lineales mixtos, o para la discusión del álgebra lineal como se aplica a las estadísticas.
¿Cómo puede ser útil un modelo de regresión si no conoce la función para la que está tratando de obtener los parámetros? Vi una investigación que decía que las madres que amamantaban a sus hijos tenían menos probabilidades de sufrir diabetes en el futuro. La investigación se realizó a partir de...
PCA se considera un procedimiento lineal, sin embargo: P C A (X) ≠ P C A ( X1) + P C A ( X2) + … + P C A ( Xnorte) ,PAGSdoUNA(X)≠PAGSdoUNA(X1)+PAGSdoUNA(X2)+...+PAGSdoUNA(Xnorte),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), donde . Esto quiere decir que los...
A menudo leo sobre una función que es 'altamente no lineal'. En mi opinión, hay "lineal" y "no lineal", entonces, ¿de qué se trata esto 'altamente'? ¿Hay una diferencia formal de no lineal? ¿Cómo se
Tengo una pregunta sobre la semántica sobre la que me gustaría la opinión de otros estadísticos. Sabemos que modelos como el logístico, Poisson, etc. se encuentran bajo el paraguas de modelos lineales generalizados. El modelo incluye funciones no lineales de los parámetros, que a su vez pueden...
Estoy buscando un estudio de caso de regresión lineal avanzado que ilustre los pasos necesarios para modelar relaciones complejas y no lineales múltiples utilizando GLM u OLS. Es sorprendentemente difícil encontrar recursos que vayan más allá de los ejemplos básicos de la escuela: la mayoría de los...
¿Alguien puede proporcionar una lista clara de las diferencias entre la regresión log-lineal y la regresión logística? Entiendo que el primero es un modelo de regresión lineal simple, pero no tengo claro cuándo se debe usar cada
El tocón de decisión es un árbol de decisión con una sola división. También se puede escribir como una función por partes. Por ejemplo, suponga que es un vector, y es el primer componente de , en la configuración de regresión, se puede usar un tocón de decisiónx 1 xXxxX1x1x_1Xxx F( x ) = { 35...
Estoy tratando de entender el significado matemático de los modelos de clasificación no lineal: Acabo de leer un artículo que habla de que las redes neuronales son un modelo de clasificación no lineal. Pero me doy cuenta de que: La primera
Pensando en usar redes neuronales recurrentes para el pronóstico de series de tiempo. Básicamente implementan una especie de regresión automática no lineal generalizada, en comparación con los modelos ARMA y ARIMA que utilizan la regresión automática lineal. Si estamos realizando una regresión...
Estoy usando regresión lineal múltiple para describir las relaciones entre Y y X1, X2. Desde la teoría, entendí que la regresión múltiple supone relaciones lineales entre Y y cada una de X (Y y X1, Y y X2). No estoy usando ninguna transformación de X. Entonces, obtuve el modelo con R = 0.45 y...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Para un modelo lineal, la solución OLS proporciona el mejor estimador lineal imparcial para los parámetros. Por supuesto, podemos cambiar un sesgo por una varianza más baja, por ejemplo, regresión de cresta. Pero mi pregunta es sobre no tener prejuicios. ¿Hay otros estimadores que se usan con...
Mi pregunta es muy simple: ¿por qué elegimos normal como la distribución que sigue el término de error en el supuesto de regresión lineal? ¿Por qué no elegimos a otros como uniforme, t o lo que
La pregunta es sencilla: ¿es apropiado usar la regresión lineal cuando Y es acotado y discreto (por ejemplo, el puntaje de la prueba 1 ~ 100, alguna clasificación predefinida 1 ~ 17)? En este caso, ¿"no es bueno" usar regresión lineal, o es totalmente incorrecto
¿Por qué la regresión lineal y el modelo generalizado tienen supuestos inconsistentes? En la regresión lineal, suponemos que el residuo proviene de Gauss En otra regresión (regresión logística, regresión por envenenamiento), asumimos que la respuesta viene de alguna distribución (binomial,...
Estoy realmente confundido acerca de la diferencia de significado con respecto al contexto de regresión lineal de los siguientes términos: Estadística F R-cuadrado Error estándar residual Encontré este sitio web que me dio una gran comprensión de los diferentes términos involucrados en la...
¿Puede alguien decirme cómo hacer que R calcule el punto de ruptura en un modelo lineal por partes (como un parámetro fijo o aleatorio), cuando también necesito estimar otros efectos aleatorios? He incluido un ejemplo de juguete a continuación que se ajusta a una regresión de palo de hockey /...
Entiendo que significa que el modelo es malo para predecir puntos de datos individuales, pero ha establecido una tendencia firme (por ejemplo, y sube cuando x
Digamos que tenemos los puntos de datos de entrada (predictor) y de salida (respuesta) A, B, C, D, E y queremos ajustar una línea a través de los puntos. Este es un problema simple para ilustrar la pregunta, pero también puede extenderse a dimensiones más altas. Planteamiento del problema El...
He leído algunas explicaciones sobre las propiedades de los modelos lineales frente a los no lineales, pero aún así a veces no estoy seguro de si un modelo disponible es lineal o no lineal. Por ejemplo, ¿el siguiente modelo es lineal o no lineal? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 +...