Considere el siguiente código R: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n...
Tengo muchos problemas con un conjunto de datos al que estoy tratando de aplicar SEM. Suponemos la existencia de 5 factores latentes A, B, C, D, E, con indicadores resp. A1 a A5 (factores ordenados), B1 a B3 (cuantitativo), C1, D1, E1 (los tres últimos factores ordenados, con solo 2 niveles para...
¿Cuáles son buenas estrategias para realizar la regresión del proceso gaussiano cuando la función que intento aproximar cambia con el tiempo? El enfoque ingenuo que me viene a la mente es usar solo los N puntos de datos más recientes para realizar la regresión. ¿Cuáles son las mejores...
Tengo el siguiente modelo lineal: Para abordar la heteroscedasticidad residual, he tratado de aplicar una transformación logarítmica en la variable dependiente como Iniciar sesión( Y+ 1 )Iniciar sesión(Y+1)\log(Y + 1) pero todavía veo el mismo efecto de abanico en los residuos. Los valores de...
Quiero hacer una regresión lineal múltiple y luego predecir nuevos valores con poca extrapolación. Tengo mi variable de respuesta en el rango de -2 a +7, y tres predictores (los rangos de +10 - +200). La distribución es casi normal. Pero la relación entre la respuesta y los predictores no es...
Dados los múltiples pliegues de validación cruzada de una regresión logística y las múltiples estimaciones resultantes de cada coeficiente de regresión, ¿cómo se debe medir si un predictor (o conjunto de predictores) es estable y significativo en función de los coeficientes de regresión? ? ¿Es esto...
En una ecuación de regresión múltiple lineal, si los pesos beta reflejan la contribución de cada variable independiente individual más allá de la contribución de todos los otros IV, ¿dónde en la ecuación de regresión es la varianza compartida por todos los IV que predice el DV? Por ejemplo, si el...
Tengo unas pocas decenas de miles de observaciones que están en una serie temporal pero agrupadas por ubicaciones. Por ejemplo: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010...
Por favor vea editar. Cuando tiene datos con colas pesadas, hacer una regresión con errores de Student-t parece algo intuitivo. Mientras exploraba esta posibilidad, me encontré con este documento: Breusch, TS, Robertson, JC y Welsh, AH (1 de noviembre de 1997). La nueva vestimenta del emperador:...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
¿Existen supuestos particulares con respecto a los errores para la regresión logística, como la variación constante de los términos de error y la normalidad de los residuos? También típicamente cuando tiene puntos que tienen una distancia de Cook mayor a 4 / n, ¿los elimina? Si los elimina, ¿cómo...
Hay muchos métodos para llevar a cabo la regularización - , y regularización basada norma, por ejemplo. Según Friedman Hastie & Tibsharani , el mejor regularizador depende del problema: a saber, la naturaleza de la verdadera función objetivo, la base particular utilizada, la relación señal /...
Si ajusto mis datos con algo como lm(y~a*b), en la sintaxis R, donde aes una variable binaria y bes una variable numérica, entonces el a:btérmino de interacción es la diferencia entre la pendiente de y~bat a= 0 y at a= 1. Ahora, digamos que la relación entre yy bes curvilínea. Si ahora encajo...
Para una regresión lineal con múltiples grupos (grupos naturales definidos a priori), ¿es aceptable ejecutar dos modelos diferentes en el mismo conjunto de datos para responder las siguientes dos preguntas? ¿Cada grupo tiene una pendiente distinta de cero y una intersección distinta de cero y...
En el contexto de la regresión múltiple multivariada (regresor de vectores y regresiones), las cuatro pruebas principales para la hipótesis general (Wilk's Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley y Roy's Largest Root) dependen de los valores propios de la matriz , donde y son las matrices de...
Supongamos que hay tres series de tiempo, , eX1X1X_1X2X2X_2YYY Ejecución de regresión lineal ordinaria en ~ ( ), obtenemos . La regresión lineal ordinaria ~ llegar . Suponga queYYYX1X1X_1Y=bX1+b0+ϵY=bX1+b0+ϵY = b X_1 + b_0 + \epsilonR2=UR2=UR^2 = UYYYX2X2X_2R2=VR2=VR^2 = VU<VU<VU <...
Estoy tratando de encontrar la mejor manera de predecir el monto del pago para una agencia de cobros. La variable dependiente solo es distinta de cero cuando se ha realizado un pago. Es comprensible que haya una cantidad abrumadora de ceros porque la mayoría de las personas no pueden ser...
Tengo una pregunta sobre el enfoque de diferencias en diferencias con la siguiente ecuación estándar: donde treat es una variable ficticia para el grupo tratado y la publicación. y= a + b1tratar + b2post + b3tratar ⋅ publicar + uy=a+b1treat+b2post+b3treat⋅post+u y= a + b_1\text{treat}+...
Es bien sabido (por ejemplo, en el campo de la detección de compresión) que la norma es "inductora de la dispersión", en el sentido de que si minimizamos lo funcional (para la matriz fija y el vector ) para lo suficientemente grande \ lambda> 0 , es probable que muchas opciones de A , \ vec {b}...
Según tengo entendido, el valor beta exponencial de una regresión logística es la razón de posibilidades de esa variable para la variable dependiente de interés. Sin embargo, el valor no coincide con la razón de probabilidades calculada manualmente. Mi modelo predice retraso en el crecimiento (una...