¿Alguien sabe cómo resolver si los puntos 7, 16 y 29 son puntos influyentes o no? Leí en alguna parte que debido a que la distancia de Cook es inferior a 1, no lo son. Estoy bien?
Tengo varias covariables en mi cálculo para un modelo, y no todas son estadísticamente significativas. ¿Debo eliminar los que no lo son? Esta pregunta discute el fenómeno, pero no responde a mi pregunta: ¿Cómo interpretar el efecto no significativo de una covariable en ANCOVA? Sin embargo, no...
Mi pregunta es si necesitamos estandarizar el conjunto de datos para asegurarnos de que todas las variables tengan la misma escala, entre [0,1], antes de ajustar la regresión logística. La formula es: Xyo- min ( xyo)max ( xyo) - min (
La regresión de ángulo mínimo y el lazo tienden a producir rutas de regularización muy similares (idénticas excepto cuando un coeficiente cruza cero). Ambos pueden ajustarse eficientemente mediante algoritmos prácticamente idénticos. ¿Hay alguna razón práctica para preferir un método sobre el...
El estimador de regresión cuantil condicional de Koenker y Basset (1978) para el cuantil se define como donde \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) es una función de re-ponderación (llamada función de "verificación") de los residuos u_i
Si la regresión polinómica modela relaciones no lineales, ¿cómo puede considerarse un caso especial de regresión lineal múltiple? Wikipedia señala que "Aunque la regresión polinómica ajusta un modelo no lineal a los datos, como problema de estimación estadística es lineal, en el sentido de que la...
Estoy haciendo una regresión multivariada de Cox, tengo mis variables independientes significativas y valores beta. El modelo se ajusta muy bien a mis datos. Ahora, me gustaría usar mi modelo y predecir la supervivencia de una nueva observación. No tengo claro cómo hacer esto con un modelo de Cox....
Estoy intentando ejecutar una regresión de OLS: DV: cambio de peso durante un año (peso inicial - peso final) IV: Si haces ejercicio o no. Sin embargo, parece razonable que las personas más pesadas pierdan más peso por unidad de ejercicio que las personas más delgadas. Por lo tanto, quería...
Soy bastante nuevo en esto con las pruebas de datos binomiales, pero necesitaba hacer una y ahora no estoy seguro de cómo interpretar el resultado. La variable y, la variable de respuesta, es binomial y los factores explicativos son continuos. Esto es lo que obtuve al resumir el
He notado que en R, Poisson y las regresiones binomiales negativas (NB) siempre parecen ajustarse a los mismos coeficientes para predictores categóricos, pero no continuos. Por ejemplo, aquí hay una regresión con un predictor categórico: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~...
TL, DR: Parece que, al contrario de lo que se repite con frecuencia, la validación cruzada de dejar uno fuera (LOO-CV), es decir,plegar CV con(el número de pliegues) igual a N (el número de observaciones de entrenamiento): arroja estimaciones del error de generalización que son las menos variables...
Para la gráfica 1, puedo probar la asociación entre xey haciendo una simple correlación. Para la gráfica 2, donde la relación es no lineal pero hay una relación clara entre x e y, ¿cómo puedo probar la asociación y etiquetar su naturaleza?
Actualmente estoy usando el paquete R lme4 . Estoy usando modelos de efectos lineales mixtos con efectos aleatorios: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random...
Tengo 2 preguntas simples sobre regresión lineal: ¿Cuándo se aconseja estandarizar las variables explicativas? Una vez que la estimación se lleva a cabo con valores estandarizados, ¿cómo se puede predecir con nuevos valores (cómo se debe estandarizar los nuevos valores)? Algunas referencias...
Me preguntaba qué diferencia y relación hay entre pronóstico y predicción. ¿Especialmente en series de tiempo y regresión? Por ejemplo, ¿estoy en lo cierto? En series de tiempo, el pronóstico parece significar estimar valores futuros dados los valores pasados de una serie de tiempo. En la...
Quiero suponer que la temperatura de la superficie del mar del mar Báltico es la misma año tras año, y luego describirlo con un modelo lineal / función. La idea que tenía era ingresar el año como un número decimal (o num_months / 12) y averiguar cuál debería ser la temperatura en ese momento. Al...
En la página 223 en Introducción al aprendizaje estadístico , los autores resumen las diferencias entre la regresión de cresta y el lazo. Proporcionan un ejemplo (Figura 6.9) de cuándo "el lazo tiende a superar la regresión de cresta en términos de sesgo, varianza y MSE". Entiendo por qué el lazo...
¿Alguien puede darme alguna intuición sobre cuándo elegir SVM o LR? Quiero entender la intuición detrás de cuál es la diferencia entre los criterios de optimización para aprender el hiperplano de los dos, donde los objetivos respectivos son los siguientes: SVM: intente maximizar el margen entre...
Estoy tratando de crear un ajuste polinómico de segundo orden para algunos datos que tengo. Digamos que trazo esto en forma con ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Yo obtengo: Por lo tanto, un ajuste de segundo orden funciona...
Me preguntaba por qué los problemas de regresión se llaman problemas de "regresión". ¿Cuál es la historia detrás del nombre? Una definición para la regresión: "Recaída a un estado menos perfecto o