Como una suposición de regresión lineal, la normalidad de la distribución del error a veces se "extiende" o interpreta erróneamente como la necesidad de normalidad de y o x. ¿Es posible construir un escenario / conjunto de datos donde X e Y no sean normales pero el término de error lo sea y, por...
Por técnicas de regularización me refiero a lazo, regresión de cresta, red elástica y similares. Considere un modelo predictivo sobre datos de atención médica que contenga datos demográficos y de diagnóstico en los que se pronostique la duración de la estadía para hospitalización. Para algunos...
Tengo 100,000 observaciones (9 variables indicadoras ficticias) con 1000 positivos. La regresión logística debería funcionar bien en este caso, pero la probabilidad de corte me desconcierta. En la literatura común, elegimos 50% de corte para predecir 1s y 0s. No puedo hacer esto ya que mi modelo...
Me pregunto cómo una variable instrumental aborda el sesgo de selección en la regresión. Este es el ejemplo que estoy analizando : en Econometría en su mayoría inofensiva , los autores discuten una regresión IV relacionada con el servicio militar y las ganancias más adelante en la vida. La...
Si se trata de una pregunta duplicada, señale el camino correcto, pero las preguntas similares que he encontrado aquí no han sido lo suficientemente similares. Supongamos que calculo el modelo Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u y encuentra que . Sin embargo, resulta que X = X 1 + X 2 , y...
Estoy tratando de averiguar qué SVR es adecuado para ese tipo de datos. Conozco 4 tipos de SVR: épsilon nu mínimos cuadrados y lineal. Entiendo que SVR lineal es más o menos como lazo con L1 Reg, pero ¿cuál es la diferencia entre las 3 técnicas restantes?
Tenía un par de preguntas sobre la interpretación de las razones de probabilidades para las variables continuas en la regresión logística. Siento que estas son preguntas básicas sobre la regresión logística (y probablemente sobre la regresión en general), y aunque me da un poco de vergüenza no...
He leído que usar R-cuadrado para series de tiempo no es apropiado porque en un contexto de serie de tiempo (sé que hay otros contextos) R-cuadrado ya no es único. ¿Por qué es esto? Traté de buscar esto, pero no encontré nada. Por lo general, no pongo mucho valor en R-cuadrado (o R-Squared...
Tengo un estudio donde muchos resultados se representan como porcentajes y estoy usando regresiones lineales múltiples para evaluar el efecto de algunas variables categóricas en estos resultados. Me preguntaba, dado que una regresión lineal supone que el resultado es una distribución continua,...
¿Se puede utilizar la regresión para la detección de mentiras? Entiendo que hay formas de mejorar un modelo de regresión eliminando los valores atípicos. Pero el objetivo principal aquí no es ajustar un modelo de regresión, sino descubrir mentirosos usando la
Considere una regresión simple (normalidad no asumida): donde es con media y desviación estándar . ¿Las estimaciones de mínimos cuadrados de y no están correlacionadas?Yi=a+bXi+ei,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i +
Tengo una serie de tiempo mensual con una intervención y me gustaría cuantificar el efecto de esta intervención en el resultado. Me doy cuenta de que la serie es bastante corta y el efecto aún no está concluido. Los datos cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L,...
Apliqué la prueba DW a mi modelo de regresión en R y obtuve una estadística de prueba DW de 1.78 y un valor p de 2.2e-16 = 0. ¿Esto significa que no hay autocorrelación entre los residuos porque la estadística está cerca de 2 con un valor p pequeño o significa que aunque la estadística está cerca...
He supervisado el problema de aprendizaje donde los objetivos son ángulos. Si hiciera una regresión simple, los números 360 y 1 estarían muy lejos para mi modelo, pero en realidad están cerca y predecir las coordenadas x e y no se siente bien, ya que estoy tratando de predecir solo un número aquí....
Estoy ajustando una regresión en el . ¿Es válido retroceder estimaciones puntuales de transformación (e intervalos de confianza / predicción) por exponenciación? No lo creo, ya que pero quería las opiniones de los demás.log(y)log(y)\log(y)E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)]≠f(E[X])E[f(X)] \ne f(E[X]) Mi...
Estoy realizando la regresión lineal múltiple a continuación en R para predecir los rendimientos del fondo administrado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aquí solo GRI y MBA son predictores binarios / dicotómicos; Los predictores restantes son continuos. Estoy usando...
Estoy tratando de realizar una regresión de lazo, que tiene la siguiente forma: Minimice in ( Y - X w ) ′ ( Y - X w ) + λwww( Y- Xw )′( Y- Xw ) + λEl | w |1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 Dado un , me aconsejaron encontrar la w óptima con la ayuda de la programación...
Estoy desarrollando una aplicación de pronóstico cuyo propósito es permitir que un importador pronostique la demanda de sus productos de su red de distribuidores de clientes. Las cifras de ventas son un buen proxy de la demanda, siempre que haya un inventario adecuado para satisfacer la demanda....
Me imagino que controlar una variable en el diseño de su estudio es más efectivo para reducir el error que controlarlo post-hoc en su modelo de regresión. ¿Le importaría a alguien explicar formalmente cómo difieren estas dos instancias de "control"? ¿Cuán comparativamente efectivos son para...
Estaba realizando una regresión de Poisson en SAS y descubrí que el valor de chi-cuadrado de Pearson dividido por los grados de libertad era de alrededor de 5, lo que indica una sobredispersión significativa. Entonces, ajusté un modelo binomial negativo con proc genmod y encontré que el valor de...