Estoy leyendo un artículo y el autor escribió: El efecto de A, B, C en Y se estudió mediante el uso de análisis de regresión múltiple. A, B, C se ingresaron en la ecuación de regresión con Y como la variable dependiente. El análisis de varianza se presenta en la Tabla 3. El efecto de B en Y fue...
Mi comprensión general es que AIC trata con el equilibrio entre la bondad de ajuste del modelo y la complejidad del modelo. Un yoC= 2 k - 2 l n ( L )UNyoC=2k-2lnorte(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = número de parámetros en el modelo LLL = probabilidad El criterio de información bayesiano BIC está...
He leído diferentes descripciones de datos censurados: A) Como se explica en este hilo, los datos no cuantificados por debajo o por encima de cierto umbral están censurados. Sin cuantificar significa que los datos están por encima o por debajo de cierto umbral, pero no sabemos el valor exacto. Los...
Apliqué la regresión logística a mis datos en SAS y aquí están la curva ROC y la tabla de clasificación. Me siento cómodo con las figuras en la tabla de clasificación, pero no estoy exactamente seguro de lo que muestran la curva roc y el área debajo de ella. Cualquier explicación sería muy...
Cuando decimos, para retroceder contra X , ¿queremos decir que X es la variable independiente e Y la variable dependiente? es decir, Y = a X + b .YYYXXXXXXY=aX+bY=aX+bY =aX +
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 5 años . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp,...
Realicé una regresión lineal de aceptación en la universidad contra los puntajes del SAT y los antecedentes familiares / étnicos. Los datos son ficticios. Este es un seguimiento de una pregunta anterior, ya respondida. La pregunta se centra en la recopilación e interpretación de las razones de...
Tengo un modelo lineal generalizado que adopta una distribución gaussiana y una función de enlace de registro. Después de ajustar el modelo, verifico los residuos: gráfico QQ, residuos frente a valores pronosticados, histograma de residuos (reconociendo que se necesita la debida precaución). Todo...
Estoy muy confundido con cómo funciona el peso en glm con family = "binomial". En mi opinión, la probabilidad de la glm con family = "binomial" se especifica de la siguiente manera:
Sé que la regresión de procesos gaussiana (GPR) es una alternativa al uso de splines para ajustar modelos no lineales flexibles. Me gustaría saber en qué situaciones una sería más adecuada que la otra, especialmente en el marco de regresión bayesiano. Ya he visto ¿Cuáles son las ventajas /...
Digamos que estamos interesados en cómo las calificaciones de los exámenes de los estudiantes se ven afectadas por la cantidad de horas que esos estudiantes estudian. Para explorar esta relación, podríamos ejecutar la siguiente regresión
Tengo una pregunta sobre dos métodos diferentes de diferentes bibliotecas que parece estar haciendo el mismo trabajo. Estoy tratando de hacer un modelo de regresión lineal. Aquí está el código que uso la biblioteca de estadísticas con OLS: X_train, X_test, y_train, y_test =...
Todos los ejemplos que encontré usando creencias profundas o redes neuronales convolucionales las usan para la clasificación de imágenes, detección de caracteres o reconocimiento de voz. ¿Las redes neuronales profundas también son útiles para las tareas de regresión clásicas, donde las...
Como parte de la salida de un modelo lineal generalizado, la desviación nula y residual se utilizan para evaluar el modelo. A menudo veo las fórmulas para estas cantidades expresadas en términos de la probabilidad de registro del modelo saturado, por ejemplo: /stats//a/113022/22199 , Regresión...
Estoy buscando implementar un modelo dinámico para recomendar una película a un usuario. La recomendación debe actualizarse cada vez que el usuario mira una película o la califica. Para simplificar, estoy pensando en tener en cuenta dos factores: las calificaciones pasadas de otras películas por...
Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de...
Esta es una pregunta sobre una práctica o método seguido por algunos de mis colegas. Al hacer un modelo de regresión logística, he visto a personas reemplazar las variables categóricas (o variables continuas que están agrupadas) con su respectivo peso de evidencia (WoE). Se supone que esto se hace...
Estoy tomando un curso sobre modelos de regresión y una de las propiedades proporcionadas para la regresión lineal es que los residuos siempre suman cero cuando se incluye una intersección. ¿Alguien puede dar una buena explicación de por qué este es el caso?
En la regresión de cresta, la función objetivo a minimizar es:RSS+λ∑β2j.RSS+λ∑βj2.\text{RSS}+\lambda \sum\beta_j^2. ¿Se puede optimizar esto utilizando el método multiplicador de Lagrange? ¿O es una diferenciación
Tengo algunos datos que me gustaría suavizar para que los puntos suavizados disminuyan monotónicamente. Mis datos disminuyen bruscamente y luego comienzan a estabilizarse. Aquí hay un ejemplo usando R df <- data.frame(x=1:10, y=c(100,41,22,10,6,7,2,1,3,1)) ggplot(df, aes(x=x,...