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,...
En una regresión lineal múltiple con regresores altamente correlacionados, ¿cuál es la mejor estrategia para usar? ¿Es un enfoque legítimo agregar el producto de todos los regresores
¿Qué métodos puedo usar para inferir una distribución si solo conozco tres percentiles? Por ejemplo, sé que en un determinado conjunto de datos, el quinto percentil es 8.135, el percentil 50 es 11.259 y el percentil 95 es 23.611. Quiero poder pasar de cualquier otro número a su percentil. No son...
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...
Tengo una pregunta sobre la semántica sobre la que me gustaría la opinión de otros estadísticos. Sabemos que modelos como el logístico, Poisson, etc. se encuentran bajo el paraguas de modelos lineales generalizados. El modelo incluye funciones no lineales de los parámetros, que a su vez pueden...
Veo que ambas funciones son parte de los métodos de minería de datos, como los regresores de aumento de gradiente . Veo que esos son objetos separados también. ¿Cómo es la relación entre ambos en
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 3 años . En las estadísticas estamos haciendo regresiones lineales, el comienzo de ellas. En general, sabemos que cuanto mayor sea el , mejor, pero ¿hay alguna situación en...
Tengo una matriz con dos columnas que tienen muchos precios (750). En la imagen a continuación tracé los residuos de la siguiente regresión lineal: lm(prices[,1] ~ prices[,2]) Mirando la imagen, parece ser una autocorrelación muy fuerte de los residuos. Sin embargo, ¿cómo puedo probar si la...
Estoy realizando análisis de regresión múltiple y no estoy seguro de si se deben eliminar los valores atípicos en mis datos. Los datos que me preocupan aparecen como "círculos" en los diagramas de caja de SPSS, sin embargo, no hay asteriscos (lo que me hace pensar que no son "tan malos"). Los casos...
Tengo un problema de regresión multi-salida con características de entrada y salidas. Las salidas tienen una estructura de correlación compleja, no lineal.reXreXd_xreyreyd_y Me gustaría usar bosques aleatorios para hacer la regresión. Por lo que puedo decir, los bosques aleatorios para la...
Estoy un poco perdido en el proceso de regresión de WLS. Me han dado un conjunto de datos y mi tarea es probar si hay heterocedacidad, y si es así, debería ejecutar la regresión WLS. Llevé a cabo la prueba y encontré evidencia de heterocedacidad, así que necesito ejecutar el WLS. Me han dicho que...
Tomé varios cursos de estadística en la universidad, pero descubrí que mi educación era muy teórica. Me preguntaba si alguno de ustedes tenía un texto en Estadística Aplicada (en el nivel de posgrado) que recomiende o haya tenido una buena
¿Cuál es la diferencia semántica entre el error cuadrático medio (MSE) y el error de predicción cuadrático medio
Quiero hacer una regresión de una variable en . ¿Debo hacer esto usando polinomios en bruto u ortogonales? Miré la pregunta en el sitio que se ocupa de estos, pero realmente no entiendo cuál es la diferencia entre usarlos. yyyx,x2,…,x5X,X2,...,X5 5x,x^2,\ldots,x^5 ¿Por qué no puedo simplemente...
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...
Algunas funciones de penalización y aproximaciones están bien estudiadas, como LASSO ( ) y Ridge ( ) y cómo se comparan en regresión.L 2L1L1L_1L2L2L_2 He estado leyendo sobre la penalización de Bridge, que es la penalización generalizada . Compare eso con el LASSO, que tiene \ gamma = 1 , y el...
Para ilustrar mi pregunta, suponga que tengo un conjunto de entrenamiento donde la entrada tiene un grado de ruido pero la salida no, por ejemplo; # Training data [1.02, 1.95, 2.01, 3.06] : [1.0] [2.03, 4.11, 5.92, 8.00] : [2.0] [10.01, 11.02, 11.96, 12.04] : [1.0] [2.99, 6.06, 9.01, 12.10] :...
A está positivamente relacionado con B. C es el resultado de A y B, pero el efecto de A sobre C es negativo y el efecto de B sobre C es positivo. Puede suceder
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...
Habiendo incluido un modelo de regresión cuantil en un documento, los revisores quieren que incluya ajustado en el documento. He calculado los pseudo- R 2 s (del documento JASA de 1999 de Koenker y Machado ) para los tres cuantiles de interés para mi estudio.R2R2R^2R2R2R^2 Sin embargo, nunca he...