(ACTUALIZACIÓN: profundicé en esto y publiqué los resultados aquí ) La lista de pruebas estadísticas con nombre es enorme. Muchas de las pruebas comunes se basan en la inferencia de modelos lineales simples, por ejemplo, una prueba t de una muestra es solo y = β + ε que se prueba contra el modelo...
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...
Me gustaría ajustar un modelo lineal (lm) donde la varianza de los residuos depende claramente de la variable explicativa. La forma en que sé hacer esto es usando glm con la familia Gamma para modelar la varianza, y luego poner su inverso en los pesos en la función lm (ejemplo:...
Estoy un poco confundido sobre cuáles son los supuestos de la regresión lineal. Hasta ahora verifiqué si: Todas las variables explicativas se correlacionaron linealmente con la variable de respuesta. (Este fue el caso) hubo alguna colinealidad entre las variables explicativas. (había poca...
Yo entiendo que la prueba de Wald para los coeficientes de regresión se basa en la propiedad después de que mantiene asintóticamente (por ejemplo Wasserman (2006): Todos Estadística , páginas 153, 214-215): Dondeβdenota el coeficiente de regresión estimado,^SE(β)denota el error estándar del...
Como precuela de una pregunta sobre modelos lineales mixtos en R, y para compartir como referencia para principiantes / intermedios aficionados a la estadística, decidí publicar como un "estilo de preguntas y respuestas" independiente los pasos involucrados en el cálculo "manual" del coeficientes y...
Estoy tratando de diseñar por mí mismo cuando es apropiado usar qué tipo de regresión (geométrica, Poisson, binomial negativa) con datos de recuento, dentro del marco GLM (solo 3 de las 8 distribuciones GLM se usan para datos de recuento, aunque la mayoría de lo que He leído centros alrededor de...
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...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . Tengo el siguiente resultado de ejecutar la función glm. ¿Cómo puedo interpretar los siguientes valores: Desviación nula Desviación residual AIC ¿Tienen algo...
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. He creado un modelo lineal en I: mod = lm(train_y ~ train_x). Quiero pasarle...
Version corta: Sabemos que la regresión logística y la regresión probit pueden interpretarse como una variable latente continua que se discretiza de acuerdo con un umbral fijo antes de la observación. ¿Hay disponible una interpretación variable latente similar para, por ejemplo, la regresión de...
Una regresión de Poisson es un GLM con una función de enlace de registro. Una forma alternativa de modelar datos de recuento no distribuidos normalmente es preprocesar tomando el registro (o mejor dicho, el registro (1 + recuento) para manejar los 0). Si realiza una regresión de mínimos cuadrados...
Estoy tratando de ajustar modelos lineales generalizados a algunos conjuntos de datos de conteo que pueden o no estar dispersos. Las dos distribuciones canónicas que se aplican aquí son Poisson y Binomial Negativo (Negbin), con EV y varianza.μμ\mu Vun rPAGS= μVarP=μVar_P = \mu Vun rnortesi= μ +...
Estoy usando R y he estado analizando mis datos con GLM con el enlace Binomial. Quiero saber cuál es el significado de la intercepción en la tabla de salida. La intercepción de uno de mis modelos es significativamente diferente, sin embargo, la variable no lo es. ¿Qué significa esto? ¿Qué es la...
Estoy tratando con un modelo lineal jerárquico bayesiano , aquí la red que lo describe. YYY representa las ventas diarias de un producto en un supermercado (observado). XXX es una matriz conocida de regresores, que incluye precios, promociones, día de la semana, clima, días festivos. SSS es el...
Tengo algunos datos en [0,1] que me gustaría analizar con una regresión beta. Por supuesto, hay que hacer algo para acomodar los valores de 0,1. No me gusta modificar los datos para que se ajusten a un modelo. Tampoco creo que la inflación cero y 1 sea una buena idea porque creo que en este caso...
¿La refundición de un modelo de regresión lineal multivariante como una regresión lineal múltiple es completamente equivalente? No me refiero a simplemente ejecutar regresiones separadas.ttt He leído esto en algunos lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Y Multivariate Old School -...
¿Existe una alternativa (más fuerte?) A la transformación de raíz cuadrada de arcsin para datos de porcentaje / proporción? En el conjunto de datos en el que estoy trabajando en este momento, la marcada heterocedasticidad permanece después de aplicar esta transformación, es decir, la gráfica de los...
Tenemos muchas buenas discusiones sobre la separación perfecta en la regresión logística. Tal como, la regresión logística en R resultó en una separación perfecta (fenómeno de Hauck-Donner). ¿Ahora que? y el modelo de regresión logística no converge . Personalmente, todavía siento que no es...
Tengo una tabla de datos T1, que contiene casi mil variables (V1) y alrededor de 200 millones de puntos de datos. Los datos son escasos y la mayoría de las entradas son NA. Cada punto de datos tiene un par único de identificación y fecha para distinguir de otro. Tengo otra tabla T2, que contiene...