Estoy observando patrones extraños en residuos para mis datos: [EDITAR] Aquí están los gráficos de regresión parcial para las dos variables: [EDIT2] Se agregó la trama PP La distribución parece estar funcionando bien (ver más abajo) pero no tengo idea de dónde podría provenir esta línea...
Quiero hacer una regresión logística ordinal en R sin el supuesto de proporcionalidad. Sé que esto se puede hacer directamente usando la vglm()función Rconfigurando parallel=FALSE. Pero mi problema es cómo solucionar un conjunto particular de coeficientes en esta configuración de regresión. Por...
¿Cuáles son las aplicaciones o ventajas de las técnicas de regresión de reducción de dimensiones (DRR) o de reducción supervisada de dimensionalidad (SDR) sobre las técnicas de regresión tradicionales (sin ninguna reducción de dimensionalidad)? Esta clase de técnicas encuentra una representación de...
Tengo grandes datos de encuestas, una variable de resultado binaria y muchas variables explicativas, incluidas las binarias y las continuas. Estoy creando conjuntos de modelos (experimentando con GLM y GLM mixto) y utilizando enfoques teóricos de información para seleccionar el modelo superior....
Me gustaría probar en qué regresión se ajusta mejor a mis datos. Mi variable dependiente es un recuento y tiene muchos ceros. Y necesitaría ayuda para determinar qué modelo y familia usar (poisson o cuasipoisson, o regresión de poisson inflada a cero) y cómo probar los supuestos. Regresión de...
La documentación de R para cualquiera no arroja mucha luz. Todo lo que puedo obtener de este enlace es que usar cualquiera de los dos debería estar bien. Lo que no entiendo es por qué no son iguales. Hecho: La función de regresión gradual en R, step()usa extractAIC(). Curiosamente, ejecutar un...
Estoy intentando modelar una variable de respuesta que está teóricamente limitada entre -225 y +225. La variable es la puntuación total que obtuvieron los sujetos al jugar un juego. Aunque en teoría es posible que los sujetos obtengan un puntaje de +225. A pesar de esto porque el puntaje no solo...
¿Cuál es el significado de t valuey Pr(>|t|)cuando se usa la summary()función en el modelo de regresión lineal en R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322
Descargo de responsabilidad: Esto es para un proyecto de tarea. Estoy tratando de encontrar el mejor modelo para los precios de los diamantes, dependiendo de varias variables y hasta ahora parece que tengo un modelo bastante bueno. Sin embargo, me he encontrado con dos variables que obviamente son...
Quiero asociar defectos de código con métricas de complejidad de código como cercanía. Un modelo común es ver esto como un proceso de Poisson, donde la duración es cuánto tiempo se dedica a la codificación y la densidad es una función de la complejidad del código. Puedo hacer una regresión y...
Mi pregunta es si puedo usar un tamaño de efecto como variable dependiente y otro tamaño de efecto como variable independiente en una meta-regresión.XXXYYY Por ejemplo, realicé un metanálisis de los efectos del ejercicio en los problemas con la bebida y encontré resultados significativos y una...
Anteriormente aprendí sobre las distribuciones de muestreo que daban resultados para el estimador, en términos del parámetro desconocido. Por ejemplo, para las distribuciones de muestreo de y en el modelo de regresión linealβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o +...
¿Alguien puede ayudar a dar una explicación conceptual de cómo se hacen las predicciones para los nuevos datos cuando se utilizan suavizados / splines para un modelo predictivo? Por ejemplo, dado un modelo creado usando gamboostel mboostpaquete en R, con p-splines, ¿cómo se hacen las predicciones...
¿Cómo puede probar que las ecuaciones normales: tienen una o más soluciones sin la suposición de que X es invertible?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Mi única suposición es que tiene algo que ver con el inverso generalizado, pero estoy totalmente
Usé el siguiente código R para ajustar un modelo probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') ¿Quiero saber qué hace stepwisey qué hace backward/forwardexactamente y cómo seleccionar las
Apliqué algunos datos para encontrar la mejor solución de variables del modelo de regresión usando la regresión de cresta en R. He usado lm.ridgey glmnet(cuándo alpha=0), pero los resultados son muy diferentes, especialmente cuando lambda=0. Supongamos que ambos estimadores de parámetros tienen los...
En la regresión lineal simple, a menudo se quiere verificar si se cumplen ciertos supuestos para poder hacer inferencia (por ejemplo, los residuos se distribuyen normalmente). ¿Es razonable verificar los supuestos comprobando si los valores ajustados se distribuyen normalmente?...
Me gustaría comprobar Rsi mis datos se ajustan a las distribuciones log-normal o Pareto. ¿Cómo podría hacer eso? Quizás ks.testpodría ayudarme a hacer eso, pero ¿cómo podría obtener los parámetros y para la distribución de Pareto para mis
Me gustaría corregir manualmente un cierto coeficiente, digamos , luego ajustar los coeficientes a todos los demás predictores, mientras en el modelo.β 1 = 1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 ¿Cómo puedo lograr esto usando R? En particular, me gustaría trabajar con LASSO ( glmnet) si...
Si tengo un modelo de regresión: Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon donde V[ε]=Id∈Rn×nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n} y E[ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) , ¿Cuándo usar βOLSβOLS\beta_{\text{OLS}} , el estimador de...