Espero obtener una explicación intuitiva y accesible de la regresión cuantil. Digamos que tengo un conjunto de datos simple del resultado , y predictores .X 1 , X 2YYYX1, X2X1,X2X_1, X_2 Si, por ejemplo, ejecuto una regresión cuantil en .25, .5, .75 y obtengo .β0 , .25, β1 , .25. . . β2 , .75β0...
Mi variable dependiente que se muestra a continuación no se ajusta a ninguna distribución de acciones que conozca. La regresión lineal produce residuales algo no normales, sesgados a la derecha que se relacionan con el Y pronosticado de una manera extraña (2º gráfico). ¿Alguna sugerencia para...
Todos los ejemplos de SVM están relacionados con la clasificación. No entiendo cómo podría usarse un SVM para regresión (regresor de vectores de soporte) en la regresión. Según tengo entendido, un SVM maximiza el margen entre dos clases para encontrar el hiperplano óptimo. ¿Cómo funcionaría esto...
Me pregunto si hay algún algoritmo que pueda hacer clasificación y regresión al mismo tiempo. Por ejemplo, me gustaría dejar que el algoritmo aprenda un clasificador, y al mismo tiempo dentro de cada etiqueta, también aprende un objetivo continuo. Por lo tanto, para cada ejemplo de entrenamiento,...
Siguiendo mi pregunta para OLS , me pregunto: ¿qué gráficos de diagnóstico existen para la regresión cuantil? (¿y hay R implementación de ellos?) Una búsqueda rápida en Google ya apareció con el diagrama de gusanos (del que nunca había oído hablar antes), y me encantaría saber de más métodos que...
Estoy tratando de entender la regresión cuantil, pero una cosa que me hace sufrir es la elección de la función de pérdida. ρτ( u ) = u ( τ- 1{ u < 0 })ρτ(u)=u(τ−1{u<0})\rho_\tau(u) =
Actualmente estoy usando AnomalyDetection de Twitter en R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Este algoritmo proporciona detección de anomalías de series temporales para datos con estacionalidad. Pregunta: ¿hay otros algoritmos similares a este (no importa controlar la...
ANOVA vs regresión lineal múltiple? Entiendo que ambos métodos parecen usar el mismo modelo estadístico. Sin embargo, ¿bajo qué circunstancias debo usar qué método? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de estos métodos en comparación? ¿Por qué ANOVA se usa con tanta frecuencia en estudios...
¿Es posible realizar una regresión si todas las variables dependientes e independientes son variables
Quiero saber por qué la regresión logística se llama modelo lineal. Utiliza una función sigmoidea, que no es lineal. Entonces, ¿por qué la regresión logística es un modelo
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,...
El New York Times tiene un largo comentario sobre el sistema de evaluación docente de "valor agregado" que se utiliza para dar retroalimentación a los educadores de la ciudad de Nueva York. El lede es la ecuación utilizada para calcular los puntajes, presentada sin contexto. La estrategia retórica...
Entonces me hicieron una pregunta sobre qué medidas centrales L1 (es decir, lazo) y L2 (es decir, regresión de cresta) estimaron. La respuesta es L1 = mediana y L2 = media. ¿Hay algún tipo de razonamiento intuitivo para esto? ¿O tiene que determinarse algebraicamente? Si es así, ¿cómo hago para...
En el análisis de regresión lineal, analizamos valores atípicos, investigamos la multicolinealidad, probamos la heterocedasticidad. La pregunta es: ¿hay alguna orden para aplicarlos? Quiero decir, ¿primero tenemos que analizar los valores atípicos y luego examinar la multicolinealidad? O al...
Mientras construyo un modelo de regresión en R ( lm), frecuentemente recibo este mensaje "there are aliased coefficients in the model" ¿Qué significa exactamente? Además, debido a esto predict()también está dando una advertencia. Aunque es solo una advertencia, quiero saber cómo podemos...
Problema En la regresión, generalmente se calcula el error cuadrado medio (MSE) para una muestra: MSE = 1norte∑i = 1norte( g( xyo) - gˆ( xyo) )2MSE=1norte∑yo=1norte(sol(Xyo)-sol^(Xyo))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 para medir la calidad de un...
El aprendizaje automático (ML) utiliza técnicas de regresión lineal y logística en gran medida. También se basa en técnicas de ingeniería función ( feature transform, kernel, etc). ¿Por qué es nada acerca de variable transformation(por ejemplo power transformation) mencionado en ML? (Por ejemplo,...
Si la mejor aproximación lineal (usando mínimos cuadrados) de mis puntos de datos es la línea , ¿cómo puedo calcular el error de aproximación? Si desviación estándar de las diferencias entre observaciones y predicciones , ¿puedo decir luego que un valor real (pero no observado) pertenece al...
Entiendo qué papel juega lambda en una regresión de red elástica. Y puedo entender por qué uno seleccionaría lambda.min, el valor de lambda que minimiza el error de validación cruzada. Mi pregunta es ¿En qué parte de la literatura estadística se recomienda usar lambda.1se, que es el valor de...
Estoy interesado en el significado geométrico de la correlación múltiple RRR y el coeficiente de determinación R2R2R^2 en la regresión yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i , o en notación vectorial...