Preguntas etiquetadas con regression

Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para...

Estoy llevando a cabo una regresión logística con un resultado binario (inicio y no inicio). Mi combinación de predictores son variables continuas o dicotómicas. Usando el enfoque Box-Tidwell, uno de mis predictores continuos potencialmente viola la suposición de linealidad del logit. Las...

He ejecutado modelos binomiales negativos y cuasi-Poisson basados ​​en un enfoque de prueba de hipótesis. Mis modelos finales que usan ambos métodos tienen diferentes covariables e interacciones. Parece que no hay patrones cuando trazo mis residuos en ambos casos. Por lo tanto, me preguntaba qué...

En Rpodemos "ponderar previamente" una glmregresión a través del parámetro de pesos . Por ejemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) ¿Cómo se puede lograr esto en una JAGSo BUGSmodelo? Encontré un artículo discutiendo esto, pero ninguno de ellos...

Estaba leyendo este artículo relacionado con la red elástica. Dicen que usan una red elástica porque si solo usamos Lasso, tiende a seleccionar solo un predictor entre los predictores que están altamente correlacionados. Pero no es esto lo que queremos. Quiero decir que nos salva del problema de la...

Un instrumento utilizado para medir los niveles de glucosa en la sangre de una persona se controla en una muestra aleatoria de 10 personas. Los niveles también se miden utilizando un procedimiento de laboratorio muy preciso. La medida del instrumento se denota por x. La medida del procedimiento de...

Esta pregunta / tema surgió en una discusión con un colega y estaba buscando algunas opiniones sobre esto: Estoy modelando algunos datos usando una regresión logística de efectos aleatorios, más precisamente una regresión logística de intercepción aleatoria. Para los efectos fijos tengo 9...

¿Me puede dar un ejemplo del uso de estimadores sandwich para realizar una inferencia de regresión robusta? Puedo ver el ejemplo en ?sandwich, pero no entiendo cómo podemos pasar de lm(a ~ b, data)( codificado con r ) a una estimación y un valor p resultante de un modelo de regresión usando la...

Para formular mejor mi pregunta, he proporcionado algunos de los resultados de un modelo de 16 variables ( fit) y un modelo de 17 variables ( fit2) a continuación (todas las variables predictoras en estos modelos son continuas, donde la única diferencia entre estos modelos es que fitno contiene la...

Supongamos que tengo respuestas bivariadas con correlación significativa. Estoy tratando de comparar las dos formas de modelar estos resultados. Una forma es modelar la diferencia entre los dos resultados: Otra forma es usarlos o

Del Quick-R de Robert Kabacoff tengo # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } #...

A menudo escucho sobre la evaluación del desempeño de un modelo de clasificación extendiendo el conjunto de prueba y entrenando un modelo en el conjunto de entrenamiento. Luego crea 2 vectores, uno para los valores predichos y otro para los valores verdaderos. Obviamente, hacer una comparación le...

He visto dos representaciones diferentes del estimador de regresión cuantil que son Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi<x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi<xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid +...

Obtuve tres modelos reducidos de un modelo completo original usando selección hacia adelante eliminación hacia atrás Técnica de penalización L1 (LASSO) Para los modelos obtenidos usando la selección hacia adelante / eliminación hacia atrás, obtuve la estimación validada cruzada del error de...

Tengo ocho variables independientes y una dependiente. He ejecutado una matriz de correlación, y 5 de ellos tienen una baja correlación con el DV. Luego ejecuté una regresión múltiple por pasos para ver si alguno / todos los IV pueden predecir el DV. La regresión mostró que solo dos IV pueden...

Tengo una ecuación para predecir el peso de los manatíes a partir de su edad, en días (dias, en portugués): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Lo modelé en R, usando nls (), y obtuve este gráfico: Ahora quiero calcular el intervalo de confianza del 95% y trazarlo en el...

En el cálculo VIF habitual para una regresión lineal, cada variable independiente / explicativa se trata como la variable dependiente en una regresión ordinaria de mínimos cuadrados. es decirXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Los...

Tengo algunas experiencias con el modelado de series de tiempo, en forma de modelos ARIMA simples, etc. Ahora tengo algunos datos que exhiben agrupamiento de volatilidad, y me gustaría intentar comenzar ajustando un modelo GARCH (1,1) en los datos. Tengo una serie de datos y una serie de variables...

Hay una suposición de normalidad cuando se trata de considerar modelos OLS y es que los errores se distribuyen normalmente. He estado navegando por Cross Validated y parece que Y y X no tienen que ser normales para que los errores sean normales. Mi pregunta es ¿por qué cuando tenemos errores no...

A menudo se afirma que el cuadrado de la correlación de la muestra es equivalente al coeficiente de determinación para la regresión lineal simple. No he podido demostrarlo yo mismo y agradecería una prueba completa de este