Estoy simulando ensayos de Bernoulli con un entre grupos y luego el modelo correspondiente con el paquete:logitθ ∼ N( logitθ0 0,12)logitθ∼norte(logitθ0 0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <-...
El siguiente modelo logístico multinivel con una variable explicativa en el nivel 1 (nivel individual) y una variable explicativa en el nivel 2 (nivel grupal): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3
Preguntas: ¿Se utilizan modelos lineales inadecuados en la práctica o se describe algún tipo de curiosidad de vez en cuando en revistas científicas? Si es así, ¿en qué áreas se utilizan? ¿Hay otros ejemplos de tales modelos? Finalmente, ¿serían correctos los errores estándar, los valores , R 2,...
En mi campo, la forma habitual de graficar datos emparejados es como una serie de segmentos de línea delgada y delgada, superpuestos con la mediana y el IC de la mediana para los dos grupos: Sin embargo, este tipo de gráfico se vuelve mucho más difícil de leer a medida que aumenta el número de...
En 'Los elementos del aprendizaje estadístico', la expresión para la descomposición de la variación de sesgo del modelo lineal se da como donde es la función objetivo real, es la varianza del error aleatorio en el modelo y es el estimador lineal de .f ( x 0 ) σ 2 ε y = f ( x ) +...
Me han hecho una pregunta sobre un modelo lineal hecho con R lm: "¿La regresión utilizó mínimos cuadrados iterativos lineales o no lineales?" Busqué un poco y [creo que entiendo] la diferencia entre los dos, pero no pude encontrar ninguna evidencia del uso de R de mínimos cuadrados lineales...
¿Qué piensa sobre el uso de la regresión para proyectar fuera del rango de datos? Si estamos seguros de que sigue una forma de modelo lineal o de potencia, ¿no podría ser útil el modelo más allá del rango de datos? Por ejemplo, tengo un volumen impulsado por el precio. Deberíamos poder proyectar...
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...
Considera la función r(x)=E(Y∣X=x)r(X)=mi(Y∣X=X) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Esto se ha llamado la función de regresión en un libro de texto que estoy usando. Estoy tratando de descubrir la relación entre esta función y el modelo clásico de regresión lineal. Entonces, sé que es un...
Estoy adaptando varios modelos de la forma. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. y estoy buscando formas de comparar los modelos obtenidos para diferentes variables. Me pregunto si el valor alfa es de alguna utilidad práctica. Para las tres parcelas debajo de los valores alfa son...
En la Econometría introductoria de Wooldridge hay una cita: El argumento que justifica la distribución normal de los errores por lo general es algo como esto: porque es la suma de muchos factores diferentes que afectan no observadas , podemos invocar el teorema del límite central a la...
Así que aquí estoy estudiando modelos lineales generalizados. Sé que esta pregunta es bastante ingenua y simple, pero no sé exactamente por qué la función canónica de enlace es tan útil. ¿Podría alguien proporcionarme una intuición sobre este
Entiendo el modelo AR (p): su entrada es la serie temporal que se está modelando. Estoy completamente atascado cuando leo sobre el modelo MA (q): su aportación es innovación o choque aleatorio, ya que a menudo se formula. El problema es que no puedo imaginar cómo obtener un componente de...
Varias fuentes sugieren que hay muchas consecuencias negativas de la discretización (categorización) de variables continuas antes del análisis estadístico (muestra de referencias [1] - [4] a continuación). Por el contrario [5] sugiere que se sabe que algunas técnicas de aprendizaje automático...
El proceso de generación de datos es:y= sin ( x + I( d= 0 ) ) + sin ( x + 4 ∗ I( d= 1 ) ) + I( d= 0 )z2+ 3 I( d= 1 )z2+ N ( 0 , 1 )y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 +...
Primero simulemos algunos datos para una regresión logística con partes fijas y aleatorias: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr <-...
Estoy buscando una medida adecuada de la "varianza explicada" de un Poisson GLM (usando una función de enlace de registro). He encontrado una cantidad de recursos diferentes (tanto en este sitio como en otros lugares) que analizan una serie de diferentes pseudo-R2R2R^2 medidas, pero casi todos los...
Me gustaría especificar un modelo de regresión logística donde tenga la siguiente relación: mi[YyoEl |Xyo] = f( βXyo 1+β2Xyo 2)E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) donde es la función de logit inversa.Fff ¿Existe una forma "rápida" de hacer esto con funciones R...
He estado usando la función glm.fit en R para ajustar parámetros a un modelo de regresión logística. Por defecto, glm.fit utiliza mínimos cuadrados repesados de forma iterativa para ajustar los parámetros. ¿Cuáles son algunas razones por las cuales este algoritmo no podría converger, cuando se...
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...