No estoy seguro si normalizar es la palabra correcta para usar aquí, pero haré todo lo posible para ilustrar lo que estoy tratando de preguntar. El estimador utilizado aquí es de mínimos cuadrados. Supongamos que tiene , puede centrarlo alrededor de la media por donde y x_1' = x- \ bar x ,...
Cuando se realiza un GLM y se obtiene el error "no definido debido a singularidades" en la salida de anova, ¿cómo se contrarresta este error? Algunos han sugerido que se debe a la colinealidad entre covariables o que uno de los niveles no está presente en el conjunto de datos (ver: interpretación...
Suponga que ajusta una regresión lineal / logística , con el objetivo de una estimación imparcial de . Está muy seguro de que tanto como son muy positivos en relación con el ruido en sus estimaciones.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot...
Después de buscar una aclaración sobre los coeficientes del modelo lineal aquí , tengo una pregunta de seguimiento relativa a los no significativos (valor p alto) para los coeficientes de los niveles de factores. Ejemplo: si mi modelo lineal incluye un factor con 10 niveles, y solo 3 de esos...
Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la
Me he encontrado con estos dos términos que se usan indistintamente en muchos contextos. Básicamente, un moderador (M) es un factor que afecta la relación entre X e Y. El análisis de moderación generalmente se realiza utilizando un modelo de regresión. Por ejemplo, el género (M) puede afectar la...
He leído en Abdi (2003) que Cuando las variables independientes son ortogonales por pares, el efecto de cada una de ellas en la regresión se evalúa calculando la pendiente de la regresión entre esta variable independiente y la variable dependiente. En este caso, (es decir, la ortogonalidad de...
En Pensamiento, rápido y lento , Daniel Kahneman plantea la siguiente pregunta hipotética: (P. 186) Julie actualmente es estudiante de último año en una universidad estatal. Leía con fluidez cuando tenía cuatro años. ¿Cuál es su promedio de calificaciones (GPA)? Su intención es ilustrar cómo a...
Tengo un problema de clasificación binaria de varias características. ¿Los coeficientes de una regresión logística (regularizada) tienen un significado interpretable? Pensé que podrían indicar el tamaño de la influencia, dado que las características se normalizan de antemano. Sin embargo, en mi...
Al ejecutar la regresión de cresta, ¿cómo interpreta los coeficientes que terminan siendo más grandes que sus coeficientes correspondientes bajo mínimos cuadrados (para ciertos valores de )? ¿No se supone que la regresión de cresta reduce los coeficientes monotónicamente?λλ\lambda En una nota...
Supongamos que deseo retroceder contra una X normalizada , pero me gustaría una solución escasa. Después de la regresión, ¿por qué no se permite descartar los coeficientes de menor magnitud?YYYXXX Para el registro, he oído hablar de los métodos LARS y LASSO, y a menudo los uso. Tengo curiosidad...
Parece que si tengo un modelo de regresión como yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Puedo ajustar un polinomio en bruto y obtener resultados poco confiables o ajustar un polinomio ortogonal y obtener coeficientes que no tienen una...
Entonces, quiero ajustar un modelo binomial negativo de efectos aleatorios. Para tal modelo, STATA puede producir coeficientes exponenciados. Según el archivo de ayuda, dichos coeficientes se pueden interpretar como relaciones de tasa de incidencia. Desafortunadamente, no soy un hablante nativo de...
Poco fondo Estoy trabajando en la interpretación del análisis de regresión, pero estoy realmente confundido sobre el significado de r, r cuadrado y desviación estándar residual. Sé las definiciones: Caracterizaciones r mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables...
Después de recopilar comentarios valiosos de preguntas y debates anteriores, se me ocurrió la siguiente pregunta: supongamos que el objetivo es detectar diferencias de efectos en dos grupos, por ejemplo, hombres contra mujeres. Hay dos maneras de hacerlo: ejecutar dos regresiones separadas para...
Actualmente estoy trabajando en la construcción de un modelo predictivo para un resultado binario en un conjunto de datos con ~ 300 variables y 800 observaciones. He leído mucho en este sitio sobre los problemas asociados con la regresión gradual y por qué no usarlo. He estado leyendo sobre la...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
¿Es posible obtener una correlación positiva entre un regresor y una respuesta ( +0,43) y, después de eso, obtener un coeficiente negativo en el modelo de regresión ajustado para este regresor? No estoy hablando de cambios en el signo del regresor entre algunos modelos. El signo del coeficiente...
Estoy evaluando dos (2) refrigerantes (gases) que se usaron en el mismo sistema de refrigeración. Tengo datos de temperatura de succión saturada ( ), temperatura de condensación ( ) y amperaje ( ) para la evaluación. Hay dos (2) conjuntos de datos; Primer refrigerante ( ) y segundo refrigerante (...
¿Cómo se pueden obtener pesos de regresión estandarizados (efecto fijo) a partir de una regresión multinivel? Y, como un "complemento": ¿Cuál es la forma más fácil de obtener estos pesos estandarizados de un objeto mer(de la lmerfunción del lme4paquete