Estaba leyendo esta pregunta sobre la regresión a gran escala ( enlace ) donde Whuber señaló un punto interesante de la siguiente manera: "Casi cualquier prueba estadística que ejecute será tan poderosa que es casi seguro identificar un efecto" significativo ". Debe centrarse mucho más en la...
Últimamente, he tenido que leer varios artículos en economía (un campo con el que no estoy muy familiarizado). Una cosa que he notado es que incluso cuando la variable de respuesta es binaria, los modelos de regresión lineal ajustados usando OLS son ubicuos. Mi pregunta es por lo tanto: ¿Por qué...
Estoy leyendo sobre la mejor selección de subconjuntos en el libro Elementos de aprendizaje estadístico. Si tengo 3 predictores x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 , creo 23=823=82^3=8 subconjuntos: Subconjunto sin predictores subconjunto con predictor x1x1x_1 subconjunto con predictorx2x2x_2 subconjunto...
Quiero construir un modelo de regresión que sea un promedio de múltiples modelos OLS, cada uno basado en un subconjunto de datos completos. La idea detrás de esto se basa en este documento . Creo k pliegues y construyo k modelos OLS, cada uno con datos sin uno de los pliegues. Luego promedio los...
No es necesario que una regresión de en sea causal si se omiten variables que influyen tanto en como en . Pero si no fuera por las variables omitidas y el error de medición, ¿es una regresión causal? Es decir, si todas las variables posibles se incluyen en la
Actualmente estoy trabajando en un problema en el que tenemos un pequeño conjunto de datos y estamos interesados en el efecto de causalidad de un tratamiento en el resultado. Mi asesor me ha indicado que realice una regresión univariada en cada predictor con el resultado como respuesta, luego la...
En Kahneman y Deaton (2010) † , los autores escriben lo siguiente:††^\dagger Esta regresión explica el 37% de la varianza, con un error cuadrático medio (RMSE) de 0.67852. Para eliminar los valores atípicos y los informes de ingresos inverosímiles, descartamos observaciones en las que el valor...
¿Cuándo tenderías a utilizar las curvas ROC sobre otras pruebas para determinar la capacidad predictiva de alguna medición en un resultado? Cuando se trata de resultados discretos (vivo / muerto, presente / ausente), ¿qué hace que las curvas ROC sean más o menos poderosas que algo así como un...
He heredado un código de análisis de datos que, al no ser econométrico, me cuesta entenderlo. Un modelo ejecuta una regresión de variables instrumentales con el siguiente comando Stata ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Este conjunto de datos es un panel con...
Estoy ajustando una regresión lineal regularizada L1 a un conjunto de datos muy grande (con n >> p.) Las variables se conocen de antemano, pero las observaciones llegan en pequeños fragmentos. Me gustaría mantener el ajuste del lazo después de cada trozo. Obviamente, puedo volver a ajustar...
¿Hay buenos documentos o libros que traten sobre el uso del descenso coordinado para L1 (lazo) y / o la regularización neta elástica para problemas de regresión
Las SVM para clasificación tienen un sentido intuitivo para mí: entiendo cómo minimizar El | El | θ | El |2||θ||2||\theta||^2 produce el margen máximo. Sin embargo, no entiendo ese objetivo en el contexto de la regresión. Varios textos ( aquí y aquí ) describen esto como maximizar la "planitud"....
Parece que puede usar la codificación para una variable categórica, pero tengo dos variables predictoras categóricas y una variable continua. ¿Puedo usar la regresión múltiple para esto en SPSS y, de ser así, cómo?
Me gustaría plantear esta pregunta en dos partes. Ambos tratan con un modelo lineal generalizado, pero el primero trata con la selección del modelo y el otro con la regularización. Antecedentes: Utilizo modelos GLM (lineal, logística, regresión gamma) tanto para la predicción como para la...
Digamos que es una función lineal de xy un dummy d . Mi hipótesis es que d en sí es como un índice hedonista de un vector de otras variables, Z . Tengo soporte para esto en un M A N O V A de Z (es decir, z 1 , z 2 , ..., z n ) en d . ¿Hay alguna forma de probar la equivalencia de estos dos...
El punto central de AIC o cualquier otro criterio de información es que menos es mejor. Entonces, si tengo dos modelos M1: y = a0 + XA + e y M2: y = b0 + ZB + u, y si el AIC del primero (A1) es menor que el del segundo (A2), entonces M1 tiene un mejor ajuste desde el punto de vista de la teoría de...
De Econometrics , por Fumio Hayashi (Chpt 1): Homocedasticidad incondicional: El segundo momento de los términos de error E (εᵢ²) es constante a través de las observaciones La forma funcional E (εᵢ² | xi) es constante a través de las observaciones Homocedasticidad condicional: Se levanta la...
Actualmente estoy usando el análisis de componentes principales para seleccionar variables para usar en el modelado. Por el momento, hago mediciones A, B y C en mis experimentos. Lo que realmente quiero saber es: ¿puedo hacer menos mediciones y dejar de registrar C y / o B para ahorrar tiempo y...
¿Alguien sabe el significado de los efectos parciales promedio? ¿Qué es exactamente y cómo puedo calcularlos? Aquí hay una referencia que podría
Estoy muy interesado en el potencial del análisis estadístico para la simulación / pronóstico / estimación de funciones, etc. Sin embargo, no sé mucho al respecto y mi conocimiento matemático aún es bastante limitado: soy un estudiante de pregrado en ingeniería de software. Estoy buscando un...