En la serie de conferencias Aprendiendo de los datos , el profesor menciona que la dimensión VC mide la complejidad del modelo sobre cuántos puntos puede romper un modelo dado. Por lo tanto, esto funciona perfectamente para los modelos de clasificación en los que podríamos decir de N puntos si el...
Los ejemplos de esta página muestran que la regresión simple se ve notablemente afectada por los valores atípicos y esto se puede superar mediante técnicas de regresión robusta: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Creo que lmrob y ltsReg son otras técnicas de...
El siguiente es un modelo creado a partir de un mtcarsconjunto de datos: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj...
¿Por qué el análisis de series temporales no se considera un algoritmo de aprendizaje automático (a diferencia de la regresión lineal)? Tanto la regresión como el análisis de series temporales son métodos de pronóstico. Entonces, ¿por qué uno de ellos se considera un algoritmo de aprendizaje pero...
Supongamos que tengo un panel de variables explicativas , para , , así como un vector de variables dependientes de resultados binarios . Por lo tanto, solo se observa en el momento final y no en ningún momento anterior. El caso totalmente general es tener múltiples para para cada unidad en cada...
Al modelar datos de recuento de reclamos en un entorno de seguro, comencé con Poisson pero luego noté una sobredispersión. Un Cuasi-Poisson mejor modeló la mayor relación media-varianza que el Poisson básico, pero noté que los coeficientes eran idénticos en los modelos Poisson y Cuasi-Poisson. Si...
Estoy aprendiendo regresión lineal usando Introducción al análisis de regresión lineal de Montgomery, Peck y Vining . Me gustaría elegir un proyecto de análisis de datos. Tengo la ingenua idea de que la regresión lineal es adecuada solo cuando se sospecha que existen relaciones funcionales...
Tengo curiosidad acerca de la declaración hecha en la parte inferior de la primera página de este texto con respecto al ajusteR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). El...
Estoy tratando de ajustar un modelo de ley de potencia simple a un conjunto de datos que es el siguiente: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 El objetivo es pasar la línea eléctrica y usarla para predecir revvlaues para las próximas semanas. Un montón de...
¿Cuál es la importancia de la distinción entre modelos lineales y no lineales? La pregunta Modelo lineal no lineal versus generalizado: ¿Cómo se refiere a la regresión logística, de Poisson, etc.? y su respuesta fue una aclaración extremadamente útil de la linealidad / no linealidad de los modelos...
Antecedentes y problema Estoy usando procesos gaussianos (GP) para la regresión y la posterior optimización bayesiana (BO). Para la regresión, uso el paquete gpml para MATLAB con varias modificaciones personalizadas, pero el problema es general. Es un hecho bien conocido que cuando dos entradas...
Pensé que entendía este problema, pero ahora no estoy tan seguro y me gustaría consultar con otros antes de continuar. Tengo dos variables Xy Y. Yes una relación, y no está limitada por 0 y 1 y generalmente se distribuye normalmente. Xes una proporción y está delimitada por 0 y 1 (va de 0.0 a...
Actualmente me estoy enseñando cómo hacer la clasificación, y específicamente estoy mirando tres métodos: máquinas de vectores de soporte, redes neuronales y regresión logística. Lo que intento entender es por qué la regresión logística funcionaría mejor que las otras dos. Desde mi comprensión de...
He visto fórmulas en Wikipedia. que relacionan la distancia y el apalancamiento de Mahalanobis: La distancia de Mahalanobis está estrechamente relacionada con la estadística de apalancamiento, , pero tiene una escala diferente:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N})....
Hice mediciones de dos variables e . Ambos tienen incertidumbres conocidas y asociadas con ellos. Quiero encontrar la relación entre e . ¿Cómo puedo hacerlo?x y σ x σ y x ynortennXxxyyyσXσx\sigma_xσyσy\sigma_yXxxyyy EDITAR : cada tiene una asociada a ella, y lo mismo con la .σ x , i y iXyoxix_iσx...
Me he encontrado con tres propuestas para tratar la sobredispersión en una variable de respuesta de Poisson y un modelo de inicio de efectos fijos: Use un cuasi modelo; Use GLM binomial negativo; Use un modelo mixto con un efecto aleatorio a nivel de sujeto. ¿Pero cuál elegir realmente y por...
Estoy llevando a cabo una regresión de Poisson con el objetivo final de comparar (y tomar la diferencia de) los recuentos medios pronosticados entre dos niveles de factores en mi modelo: , mientras otras covariables modelo (que son todas binarias) constantes. Me preguntaba si alguien podría...
A menos que me equivoque, en un modelo lineal, se supone que la distribución de la respuesta tiene un componente sistemático y un componente aleatorio. El término de error captura el componente aleatorio. Por lo tanto, si suponemos que el término de error se distribuye normalmente, ¿no implica eso...
Estaba leyendo acerca de las métricas de regresión en la pitón scikit-learn Manual y aunque cada uno de ellos tiene su propia fórmula, no puedo decir intuitivamente cuál es la diferencia entre y la puntuación de la varianza y, por tanto, cuándo se debe utilizar una u otra de evaluar mis...
Quiero usar bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para los parámetros estimados de un conjunto de datos de panel con N = 250 empresas y T = 50 meses. La estimación de parámetros es computacionalmente costosa (pocos días de cómputo) debido al uso del filtrado de Kalman y la...