Para el modelo lineal , podemos tener una buena interpretación geométrica del modelo estimado mediante MCO: y = x β + e . Y es la proyección de y sobre el espacio abarcado por x y residual ey=xβ+ey=xβ+ey=x\beta+ey^=xβ^+e^y^=xβ^+e^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e}y^y^\hat{y}e^e^\hat{e} es perpendicular a...
Entiendo el concepto de escalar la matriz de datos para usar en un modelo de regresión lineal. Por ejemplo, en R podrías usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Mi única pregunta es, para nuevas observaciones para las que quiero predecir los valores de salida, ¿cómo se escalan...
El error estándar de la expresión de intercepción ( β 0 ) en y = β 1 x + β 0 + ε está dada por S E ( β 0 ) 2 = σ 2 [ 1β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilon dondeˉxes la media de
En este caso particular, me refiero al día en que se congela un lago. Esta fecha de "hielo" solo ocurre una vez al año, pero a veces no ocurre en absoluto (si el invierno es cálido). Entonces, en un año, el lago puede congelarse el día 20 (20 de enero), y otro año podría no congelarse en...
Estoy tratando de encontrar información sobre los supuestos de la regresión PLS ( simple ). Estoy especialmente interesado en una comparación de los supuestos de PLS con respecto a los de la regresión de OLS. yyy He leído / hojeado una gran cantidad de literatura sobre el tema de PLS; documentos...
En general, me pregunto si es mejor no usar polinomios ortogonales al ajustar una regresión con variables de orden superior. En particular, me pregunto con el uso de R: Si poly()con raw = FALSEproduce los mismos valores ajustados como poly()con raw = TRUE, y polycon raw = FALSEresuelve algunos de...
Antecedentes Estoy tratando de entender el primer ejemplo en un curso sobre modelos de adaptación (por lo que esto puede parecer ridículamente simple). He hecho los cálculos a mano y coinciden con el ejemplo, pero cuando los repito en R, los coeficientes del modelo están desactivados. Pensé que la...
Estoy aprendiendo sobre la regresión de crestas y sé que la regresión de crestas tiende a funcionar mejor en presencia de multicolinealidad. Me pregunto por qué esto es cierto. Una respuesta intuitiva o matemática sería satisfactoria (ambos tipos de respuestas serían aún más...
Tengo datos de ventas diarias de un producto que es altamente estacional. Quiero capturar la estacionalidad en el modelo de regresión. He leído que si tiene datos trimestrales o mensuales, en ese caso puede crear 3 y 11 variables ficticias respectivamente, pero ¿puedo tratar con datos...
Me gustaría hacer una prueba W de Shapiro Wilk y una prueba de Kolmogorov-Smirnov en los residuos de un modelo lineal para verificar la normalidad. Me preguntaba qué residuos deberían usarse para esto: los residuos en bruto, los residuos de Pearson, los residuos estudiados o los residuos...
¿Cómo detrendo series de tiempo? ¿Está bien tomar la primera diferencia y ejecutar una prueba de Dickey Fuller, y si es estacionaria, estamos bien? También descubrí en línea que puedo eliminar la tendencia de las series de tiempo haciendo esto en Stata: reg lncredit time predict u_lncredit,...
Al realizar la regresión, si vamos por la definición de: ¿Cuál es la diferencia entre una probabilidad parcial, probabilidad de perfil y probabilidad marginal? eso, máxima verosimilitud Encuentra β y θ que maximiza L (β, θ | datos). Mientras, probabilidad marginal Integramos θ a partir de la...
Estoy trabajando en algunos datos sintéticos para el modelo Error en variable para algunas investigaciones. Actualmente tengo una sola variable independiente, y supongo que sé la varianza para el verdadero valor de la variable dependiente. Entonces, con esta información, puedo lograr un estimador...
La función lm en R puede imprimir la covarianza estimada de los coeficientes de regresión. ¿Qué nos brinda esta información? ¿Podemos ahora interpretar mejor el modelo o diagnosticar problemas que podrían estar presentes en el
KKij=k(xi,xj)=b-1exp(-1Iniciar sesión( y | X, θ ) = - 12yTK- 1yy - 12Iniciar sesión( det ( K) ) - n2Iniciar sesión( 2 π)log(y|X,θ)=−12yTKy−1y−12log(det(K))−n2log(2π)\log(\mathbf{y}|X,\mathbf{\theta})=-\frac{1}{2}
¿Qué es una estadística F parcial? ¿Es eso lo mismo que la prueba F parcial? ¿Cuándo calcularías una estadística F parcial? Supongo que esto tiene algo que ver con la comparación de modelos de regresión, pero no estoy siguiendo algo
Estoy confundido con la suposición de linealidad al logit para las variables predictoras continuas en el análisis de regresión logística. ¿Necesitamos verificar la relación lineal mientras buscamos predictores potenciales usando un análisis de regresión logística univariable? En mi caso, estoy...
Esta pregunta está inspirada en la larga discusión en los comentarios aquí: ¿Cómo usa la regresión lineal la distribución normal? En el modelo de regresión lineal habitual, para simplificar aquí escrito con un solo predictor: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i...
Una pregunta vergonzosamente simple, pero parece que no se ha hecho antes en Cross Validated: ¿Cuál es la definición de un modelo de regresión? También una pregunta de soporte, ¿Qué no es un modelo de regresión? Con respecto a esto último, estoy interesado en ejemplos difíciles donde la...
Busqué en Google y busqué en stats.stackexchange pero no puedo encontrar la fórmula para calcular un intervalo de confianza del 95% para un valor para una regresión lineal. ¿Alguien puede proporcionarlo?R2R2R^2 Aún mejor, digamos que había corrido la regresión lineal a continuación en R. ¿Cómo...