Se refiere a la desviación estándar de la distribución muestral de una estadística calculada a partir de una muestra. A menudo se requieren errores estándar cuando se forman intervalos de confianza o se prueban hipótesis sobre la población de la que se tomó la estadística.
Según tengo entendido, estoy interesado en replicar manualmente el cálculo de los errores estándar de los coeficientes estimados ya que, por ejemplo, viene con el resultado de la lm()función R, pero no he podido precisarlo. ¿Cuál es la fórmula / implementación
Me cuesta entender la diferencia entre el error estándar y la desviación estándar. ¿Cómo son diferentes y por qué necesita medir el error
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
He notado que el intervalo de confianza para los valores pronosticados en una regresión lineal tiende a ser estrecho alrededor de la media del predictor y engordar alrededor de los valores mínimos y máximos del predictor. Esto se puede ver en las gráficas de estas 4 regresiones...
Estoy tratando de usar un modelo LASSO para la predicción, y necesito estimar los errores estándar. Seguramente alguien ya ha escrito un paquete para hacer esto. Pero hasta donde puedo ver, ninguno de los paquetes en CRAN que hacen predicciones usando un LASSO devolverá errores estándar para esas...
Supongamos que yo estoy corriendo un experimento que puede tener 2 resultados, y estoy suponiendo que el subyacente "verdadera" distribución de los resultados 2 es una distribución binomial con parámetros y : .nortennpagsppB i n o m i a l (n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) Puedo calcular el...
He estado tratando de replicar los resultados de la opción Stata robusten R. He utilizado el rlmcomando del paquete MASS y también el comando lmrobdel paquete "robustbase". En ambos casos, los resultados son bastante diferentes de la opción "robusta" en Stata. ¿Alguien puede sugerir algo en este...
La summary.rqfunción de la viñeta quantreg ofrece una multitud de opciones para las estimaciones de error estándar de los coeficientes de regresión de cuantiles. ¿Cuáles son los escenarios especiales en los que cada uno de ellos se convierte en óptima / deseable? "rango" que produce intervalos de...
Cuando se ejecuta un modelo de regresión múltiple en R, una de las salidas es un error estándar residual de 0.0589 en 95,161 grados de libertad. Sé que los 95,161 grados de libertad están dados por la diferencia entre el número de observaciones en mi muestra y el número de variables en mi modelo....
Estoy tratando de entender el error estándar "agrupamiento" y cómo ejecutarlo en R (es trivial en Stata). En RI no he tenido éxito usando plmo escribiendo mi propia función. Usaré los diamondsdatos del ggplot2paquete. Puedo hacer efectos fijos con variables ficticias > library(plyr) >...
Cuando uno arranca un parámetro para obtener el error estándar, obtenemos una distribución del parámetro. ¿Por qué no usamos la media de esa distribución como resultado o estimación para el parámetro que estamos tratando de obtener? ¿No debería la distribución aproximarse a la real? Por lo tanto,...
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...
¿Es sensato convertir el error estándar en desviación estándar? Y si es así, ¿es apropiada esta fórmula? SE=SDN−−√SE=SDNSE =
Dejaré que Wikipedia explique cómo se calcula NPS : El Net Promoter Score se obtiene al hacer una sola pregunta a los clientes en una escala de calificación de 0 a 10, donde 10 es "extremadamente probable" y 0 es "nada probable": "¿Qué tan probable es que recomiende nuestra empresa a un amigo o...
Digamos que tengo un modelo que me da valores proyectados. Calculo RMSE de esos valores. Y luego la desviación estándar de los valores reales. ¿Tiene algún sentido comparar esos dos valores (varianzas)? Lo que creo es que si RMSE y la desviación estándar son similares / iguales, entonces el error...
Estoy interesado en comprender mejor el método delta para aproximar los errores estándar de los efectos marginales promedio de un modelo de regresión que incluye un término de interacción. He analizado preguntas relacionadas con el método delta, pero ninguna me ha proporcionado lo que estoy...
Lei de allí que el error estándar de la varianza de la muestra es Smis2= 2 σ4 4norte- 1------√Smis2=2σ4 4norte-1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} ¿Cuál es el error estándar de la desviación estándar de la muestra? Estaría tentado a adivinar y decir que pero no estoy seguro.Smis=...
Para este modelo de regresión lineal univariante dado el conjunto de datos , los coeficientes estimados son Aquí está mi pregunta, de acuerdo con libro y Wikipedia , el error estándar de es ¿Cómo y por qué? D = { ( x 1 , y 1 ) , . . . , ( X n , y n ) } β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x ˉ...
Wikipedia y la viñeta del paquete sándwich R brindan buena información sobre los supuestos que respaldan los errores estándar del coeficiente MCO y los antecedentes matemáticos de los estimadores sándwich. Sin embargo, todavía no estoy claro cómo se aborda el problema de la heteroscedasticidad...