Perguntas com a marcação «regression»

Lendo sobre métodos e resultados de análises estatísticas, especialmente em epidemiologia, muitas vezes ouço sobre ajustes ou controle dos modelos. Como você explicaria, para um não estatístico, o propósito disso? Como você interpreta seus resultados após controlar determinadas variáveis? Um pequeno passo a passo em Stata ou R, ou um …

14 regression  modeling  epidemiology 

Esta é uma pergunta sobre uma prática ou método seguido por alguns dos meus colegas. Ao fazer um modelo de regressão logística, vi pessoas substituindo variáveis ​​categóricas (ou variáveis ​​contínuas que são colocadas em bin) por seus respectivos pesos de evidência (WoE). Isso é supostamente feito para estabelecer uma relação …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Estou fazendo um curso sobre modelos de regressão e uma das propriedades fornecidas para a regressão linear é que os resíduos sempre somam zero quando uma interceptação é incluída. Alguém pode fornecer uma boa explicação sobre por que esse é o caso?

14 regression  residuals 

Sou formado em administração e economia e atualmente estuda mestrado em engenharia de dados. Enquanto estudava regressão linear (LR) e análise de séries temporais (TS), uma pergunta surgiu em minha mente. Por que criar um método totalmente novo, isto é, séries temporais (ARIMA), em vez de usar regressão linear múltipla …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Li aqui que era o número de graus de liberdade que eu deveria usar ao fazer um teste t para a significância de um coeficiente de regressão, mas não entendo o porquê. Meu entendimento era que os testes t geralmente tinham n - 1 graus de liberdade.n - p - …

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Em Kahneman e Deaton (2010) † , os autores escrevem o seguinte:††^\dagger Essa regressão explica 37% da variância, com um erro quadrático médio da raiz (RMSE) de 0,67852. Para eliminar discrepâncias e relatórios de renda implausíveis, retiramos observações nas quais o valor absoluto da diferença entre a receita logarítmica e …

13 regression  outliers 

Atualmente, estou trabalhando em um problema no qual temos um pequeno conjunto de dados e estamos interessados ​​no efeito causal de um tratamento no resultado. Meu orientador me instruiu a realizar uma regressão univariada em cada preditor com o resultado como resposta e, em seguida, a atribuição do tratamento como …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

Sei que essa pode ser uma questão potencialmente ampla, mas fiquei imaginando se existem suposições generalizáveis ​​que indicam o uso de um GAM (modelo aditivo generalizado) sobre um GLM (modelo linear generalizado)? Alguém me disse recentemente que os GAMs devem ser usados ​​apenas quando eu suponho que a estrutura de …

13 regression  generalized-linear-model  gam 

Uma regressão de yyy em xxx não precisa ser causal se houver variáveis ​​omitidas que influenciam xxx e yyy . Mas se não for para variáveis ​​omitidas e erro de medição, uma regressão é causal? Ou seja, se todas as variáveis ​​possíveis forem incluídas na regressão?

13 regression  bias  causality 

Estou lendo sobre a melhor seleção de subconjunto no livro Elementos do aprendizado estatístico. Se eu tiver 3 preditores x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_3 , crio 23=823=82^3=8 subconjuntos: Subconjunto sem preditores subconjunto com o preditorx1x1x_1 subconjunto com o preditorx2x2x_2 subconjunto com preditor x3x3x_3 subconjunto com preditores x1,x2x1,x2x_1,x_2 subconjunto com preditores x1,x3x1,x3x_1,x_3 subconjunto com preditores …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

Ultimamente, tive que ler vários artigos em economia (um campo com o qual não estou muito familiarizado). Uma coisa que eu notei é que, mesmo quando a variável de resposta é binária, os modelos de regressão linear ajustados usando OLS são onipresentes. Minha pergunta é, portanto: Por que a regressão …

13 regression  logistic  econometrics 

Eu estava lendo esta pergunta sobre regressão em larga escala ( link ), onde whuber apontou um ponto interessante da seguinte maneira: "Quase qualquer teste estatístico que você executa será tão poderoso que é quase certo identificar um efeito" significativo ". Você precisa se concentrar muito mais na importância estatística, …

13 regression  statistical-significance 

Uma norma é única (pelo menos em parte) porque está no limite entre não convexo e convexo. Uma norma é a norma convexa 'mais esparsa' (certo?).L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 Entendo que a norma euclidiana tem raízes na geometria e tem uma interpretação clara quando as dimensões têm as mesmas unidades. Mas não entendo …

13 regression  regularization  sparse 

Eu sei que na regressão linear a variável de resposta deve ser contínua, mas por que isso acontece? Não consigo encontrar nada online que explique por que não consigo usar dados discretos para a variável de resposta.

13 regression  linear 

Pouco histórico Estou trabalhando na interpretação da análise de regressão, mas fico realmente confuso sobre o significado de r, r ao quadrado e desvio padrão residual. Conheço as definições: Caracterizações r mede a força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis ​​em um gráfico de dispersão O …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r