Estoy realizando la regresión lineal múltiple a continuación en R para predecir los rendimientos del fondo administrado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aquí solo GRI y MBA son predictores binarios / dicotómicos; Los predictores restantes son continuos. Estoy usando...
Debo confesar que anteriormente no había oído hablar de ese término en ninguna de mis clases, licenciatura o posgrado. ¿Qué significa que una regresión logística sea bayesiana? Estoy buscando una explicación con una transición de logística regular a logística bayesiana similar a la...
Quiero detectar si la colinealidad es un problema en mi regresión OLS. Entiendo que los factores de inflación de varianza y el índice de condición son dos medidas comúnmente utilizadas, pero me resulta difícil encontrar algo definitivo sobre los méritos de cada enfoque, o cuáles deberían ser los...
¿Cuál es la diferencia estadística entre hacer una regresión lineal en R con el formulaconjunto en y ~ x + 0lugar de y ~ x? ¿Cómo interpreto esos dos resultados
Actualmente estoy trabajando en un proyecto para hacer pronósticos de datos de series temporales (datos mensuales). Estoy usando R para hacer el pronóstico. Tengo 1 variable dependiente (y) y 3 variables independientes (x1, x2, x3). La variable y tiene 73 observaciones, al igual que las otras 3...
¿Es "no ajustado" básicamente una simple regresión lineal mientras que "ajustado" es una regresión múltiple? Por ejemplo, mirando el efecto de x en y ajustando para otras variables como a, byc versus no ajustando para
Actualmente estoy tomando mi primera clase de regresión lineal aplicada a nivel de posgrado, y estoy luchando con las transformaciones de las variables predictoras en la regresión lineal múltiple. El texto que estoy usando, Kutner et al "Modelos estadísticos lineales aplicados" no parece cubrir la...
Tengo muchos problemas con un conjunto de datos al que estoy tratando de aplicar SEM. Suponemos la existencia de 5 factores latentes A, B, C, D, E, con indicadores resp. A1 a A5 (factores ordenados), B1 a B3 (cuantitativo), C1, D1, E1 (los tres últimos factores ordenados, con solo 2 niveles para...
En una ecuación de regresión múltiple lineal, si los pesos beta reflejan la contribución de cada variable independiente individual más allá de la contribución de todos los otros IV, ¿dónde en la ecuación de regresión es la varianza compartida por todos los IV que predice el DV? Por ejemplo, si el...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
En el contexto de la regresión múltiple multivariada (regresor de vectores y regresiones), las cuatro pruebas principales para la hipótesis general (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley y Roy's Largest Root) dependen de los valores propios de la matriz , donde y son las matrices de...
Supongamos que hay tres series de tiempo, , eX1X1X_1X2X2X_2YYY Ejecución de regresión lineal ordinaria en ~ ( ), obtenemos . La regresión lineal ordinaria ~ llegar . Suponga queYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU <...
Tengo una pregunta sobre el enfoque de diferencias en diferencias con la siguiente ecuación estándar: donde treat es una variable ficticia para el grupo tratado y la publicación. y= a + b1tratar + b2post + b3tratar ⋅ publicar + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
Esta es más una pregunta conceptual, pero a medida que utilizo Rme referiré a los paquetes en R. Si el objetivo es ajustar un modelo lineal para fines de predicción, y luego hacer predicciones donde los efectos aleatorios podrían no estar disponibles, ¿hay algún beneficio en usar un modelo de...
Digamos que calzo una regresión múltiple de p variables explicativas. La prueba t me permitirá verificar si alguno de esos es significativo ( ). Puedo hacer una prueba F parcial para verificar si algún subconjunto de ellos es significativo ( ).H 0 : β i = β j = . . . = β k = 0H0 0: βyo=...
Estaba leyendo el capítulo de regresión múltiple de Análisis de datos y gráficos usando R: un enfoque basado en ejemplos y estaba un poco confundido al descubrir que recomienda verificar las relaciones lineales entre variables explicativas (usando un diagrama de dispersión) y, en caso de que no...
Tengo un modelo de regresión logística binaria con un DV (enfermedad: sí / no) y 5 predictores (demografía [edad, sexo, tabaquismo (sí / no)], un índice médico (ordinal) y un tratamiento aleatorio [sí / no ]). También he modelado todos los términos de interacción de dos lados. Las principales...
No tengo un ejemplo o tarea específica en mente. Soy nuevo en el uso de b-splines y quería entender mejor esta función en el contexto de regresión. Supongamos que queremos evaluar la relación entre la variable de respuesta y algunos predictores . Los predictores incluyen algunas variables...
Estoy ejecutando una regresión OLS agrupada usando el paquete plm en R. Sin embargo, mi pregunta es más sobre estadísticas básicas, por lo que intento publicarlo aquí primero;) Dado que mis resultados de regresión producen residuos heteroscedasticos, me gustaría intentar usar errores estándar...