¿Es válido incluir una interacción bidireccional en un modelo sin incluir los efectos principales? ¿Qué pasa si su hipótesis es solo acerca de la interacción, todavía necesita incluir los efectos
Los parámetros de un modelo de regresión. Más comúnmente, los valores por los cuales las variables independientes se multiplicarán para obtener el valor predicho de la variable dependiente.
¿Es válido incluir una interacción bidireccional en un modelo sin incluir los efectos principales? ¿Qué pasa si su hipótesis es solo acerca de la interacción, todavía necesita incluir los efectos
¿Cómo puedo interpretar los efectos principales (coeficientes para el factor codificado ficticio) en una regresión de Poisson? Supongamos el siguiente ejemplo: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2,...
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...
Estoy tratando de crear un ajuste polinómico de segundo orden para algunos datos que tengo. Digamos que trazo esto en forma con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Yo obtengo: Por lo tanto, un ajuste de segundo orden funciona...
Ni siquiera sé si esta pregunta tiene sentido, pero ¿cuál es la diferencia entre la regresión múltiple y la correlación parcial (aparte de las diferencias obvias entre correlación y regresión, que no es a lo que apunto)? Quiero descubrir lo siguiente: tengo dos variables independientes ( , ) y...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit =
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...
Al principio pensé que el orden no importaba, pero luego leí sobre el proceso de ortogonalización de gram-schmidt para calcular coeficientes de regresión múltiple, y ahora tengo dudas. Según el proceso de gram-schmidt, cuanto más tarde se indexa una variable explicativa entre las otras variables,...
Para la regresión lineal simple, el coeficiente de regresión es calculable directamente a partir de la matriz de varianza-covarianza CCC , por Cd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dondedddes el índice de la variable dependiente, yeeees el índice de la variable explicativa. Si uno solo tiene...
Cuando hacemos regresiones múltiples y decimos que estamos viendo el cambio promedio en la variable para un cambio en una variable , manteniendo todas las demás variables constantes, ¿en qué valores mantenemos constantes las otras variables? Su media? ¿Cero? ¿Algún valor?yyyxXx Me inclino a pensar...
He estado buscando en el paquete de arranque en R y aunque he encontrado una serie de buenos manuales sobre cómo usarlo, todavía no he encontrado nada que describa exactamente lo que está sucediendo "detrás de escena". Por ejemplo, en este ejemplo , la guía muestra cómo usar los coeficientes de...
Me pregunto cuál es la relación exacta entre parcial y los coeficientes en un modelo lineal y si debería usar solo uno o ambos para ilustrar la importancia y la influencia de los factores.R2R2R^2 Hasta donde sé, con las summaryestimaciones de los coeficientes y con anovala suma de los cuadrados...
¿Podría alguien aconsejarme sobre cómo interpretar las estimaciones de una regresión logística utilizando un enlace de cloglog? He instalado el siguiente modelo en lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Por ejemplo, la...
Ejecuté un modelo mixto lineal generalizado en R e incluí un efecto de interacción entre dos predictores. La interacción no fue significativa, pero los principales efectos (los dos predictores) sí lo fueron. Ahora, muchos ejemplos de libros de texto me dicen que si hay un efecto significativo de la...
Estoy usando Pyikon-scikit-learn para entrenar y probar una regresión logística. scikit-learn devuelve los coeficientes de regresión de las variables independientes, pero no proporciona los errores estándar de los coeficientes. Necesito estos errores estándar para calcular una estadística de Wald...
En una regresión lineal múltiple es posible encontrar el coeficiente con la siguiente fórmula. b = ( X′X)- 1( X′) Ysi=(X′X)-1(X′)Yb = (X'X)^{-1}(X')Y beta = solve(t(X) %*% X) %*% (t(X) %*% Y) ; beta Por ejemplo: > y <- c(9.3, 4.8, 8.9, 6.5, 4.2, 6.2, 7.4, 6, 7.6, 6.1) > x0 <-...
Entiendo el concepto de que es la media para cuando la variable categórica es igual a 0 (o es el grupo de referencia), dando la interpretación final de que el coeficiente de regresión es la diferencia en la media de las dos categorías. Incluso con> 2 categorías, supongo que cada explica la...
Me doy cuenta de que esta es una pregunta muy básica, pero no puedo encontrar una respuesta en ningún lado. Estoy calculando los coeficientes de regresión usando las ecuaciones normales o la descomposición QR. ¿Cómo puedo calcular los errores estándar para cada coeficiente? Por lo general, pienso...
Estoy ejecutando un LASSO que tiene algunos predictores de variables categóricas y algunos continuos. Tengo una pregunta sobre las variables categóricas. El primer paso que entiendo es dividir cada uno de ellos en tontos, estandarizarlos para una penalización justa y luego retroceder. Surgen varias...