Me acabo de dar cuenta de que siempre he trabajado el problema de regresión donde las variables independientes siempre fueron numéricas. ¿Puedo usar la regresión lineal en el caso donde todas las variables independientes son
Leí que estas son las condiciones para usar el modelo de regresión múltiple: los residuos del modelo son casi normales la variabilidad de los residuos es casi constante los residuos son independientes y cada variable está relacionada linealmente con el resultado. ¿Cómo son diferentes 1 y...
Tengo dos variables que no muestran mucha correlación cuando se grafican entre sí tal como están, pero una relación lineal muy clara cuando trazo los registros de cada variable contra la otra. Así que terminaría con un modelo del tipo: log(Y)=alog(X)+blog(Y)=alog(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b ,...
¿Cuál es el límite para el número de variables independientes que uno puede ingresar en una ecuación de regresión múltiple? Tengo 10 predictores que me gustaría examinar en términos de su contribución relativa a la variable de resultado. ¿Debo usar una corrección de bonferroni para ajustar para...
Estoy tratando de ajustar una línea + curva exponencial a algunos datos. Como comienzo, intenté hacer esto con algunos datos artificiales. La función es: Es efectivamente una curva exponencial con una sección lineal, así como un parámetro de desplazamiento horizontal adicional ( m ). Sin embargo,...
Acabo de encontrar la función "Ajuste robusto de modelos lineales" rlm() en la MASSbiblioteca . Me gustaría saber la diferencia entre esta función y la función de regresión lineal estándar, lm(). ¿Podría alguien darme una breve
Me pregunto si alguien conoce una forma de ejecutar un modelo de mediación múltiple en R. Sé que el paquete de mediación permite múltiples modelos de mediación simples, pero quiero ejecutar un modelo que evalúe múltiples modelos de mediación simultáneamente. Supongo que puedo hacer esto en un...
(ignore el código R si es necesario, ya que mi pregunta principal es independiente del idioma) Si quiero ver la variabilidad de una estadística simple (ej .: media), sé que puedo hacerlo a través de una teoría como: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same...
Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales afirmaciones en...
Tengo una pregunta sobre los modelos ARIMA. Digamos que tengo una serie temporal que me gustaría pronosticar y un modelo parece una buena forma de realizar el ejercicio de pronóstico. Ahora las rezagadas implican que mi serie de hoy está influenciada por eventos anteriores. Esto tiene sentido....
Esto no es tan fácil para Google como otras cosas, ya que, para ser claros, no estoy hablando de regresión logística en el sentido de usar la regresión para predecir variables categóricas. Estoy hablando de ajustar una curva de crecimiento logístico a puntos de datos dados. Para ser específicos,...
Estoy tratando de producir un modelo para el que tengo una variable de respuesta que es una proporción entre 0 y 1, esto incluye bastantes 0s y 1s pero también muchos valores intermedios. Estoy pensando en intentar una regresión beta. El paquete que he encontrado para R (betareg) solo permite...
¿Cómo obtengo valores p usando la multinomfunción de nnetpaquete R? Tengo un conjunto de datos que consta de "puntuaciones de patología" (ausente, leve, grave) como variable de resultado, y dos efectos principales: edad (dos factores: veinte / treinta días) y grupo de tratamiento (cuatro factores:...
A mi entender, "Control" puede tener dos significados en estadística. Grupo de control: en un experimento, no se administra ningún tratamiento al miembro del grupo de control. Ej: Placebo vs Drogas: le das drogas a un grupo y no al otro (control), que también se conoce como "experimento...
Recuerdo haber leído en algún lugar de la web una conexión entre la regresión de cresta (con regularización) y la regresión de PCA: mientras usaba regresión con hiperparámetro , si , entonces la regresión es equivalente a eliminar el Variable de PC con el valor propio más pequeño.ℓ 2 λ λ →...
Tengo una variable dependiente ordinal, facilidad, que varía de 1 (no fácil) a 5 (muy fácil). Los aumentos en los valores de los factores independientes están asociados con una mayor calificación de facilidad. Dos de mis variables independientes ( condAy condB) son categóricas, cada una con 2...
Estoy comprobando una implementación de Regresión logística desde aquí . Después de leer ese artículo, parece que la parte importante es encontrar los mejores coeficientes para determinar la función sigmoidea. Así que me pregunto por qué este método se llama "Regresión logística". ¿Está...
Necesito algunos consejos sobre dos dilemas principales en mi investigación, que es un estudio de caso de 3 grandes productos farmacéuticos e innovación. El número de patentes por año es la variable dependiente. Mis preguntas son ¿Cuáles son los criterios más importantes para un buen modelo?...
Estoy tratando de ajustar un modelo utilizando datos de viento (0, 359) y hora del día (0, 23), pero me preocupa que encajen mal en una regresión lineal porque no son parámetros lineales. Me gustaría transformarlos usando Python. He visto alguna mención al cálculo de una media vectorial tomando el...
A continuación se muestra la gráfica de glmnet con alfa predeterminado (1, por lo tanto, lazo) utilizando mtcarsdatos establecidos en R con mpgDV y otros como variables predictoras. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) ¿Qué podemos concluir de este gráfico con respecto a las diferentes...