Perguntas com a marcação «regression»

Suponhamos que .Xβ=YXβ=YX\beta =Y Não sabemos exatamente, apenas a sua correlação com cada preditor, .YYYXtYXtYX^\mathrm{t}Y A solução de mínimos quadrados ordinários (OLS) é e não há um problema.β =(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y Mas suponha que seja quase singular (multicolinearidade) e você precise estimar o parâmetro ideal da crista. Todos os métodos …

13 regression  multicollinearity 

Eu queria saber como você geraria dados de uma equação de regressão de Poisson em R? Estou meio confuso sobre como abordar o problema. Portanto, se eu assumir que temos dois preditores e X 2 que são distribuídos . E a interceptação é 0 e ambos os coeficientes são iguais …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Na maioria dos exemplos que vi até agora de redes neurais, a rede é usada para classificação e os nós são transformados com uma função sigmóide. No entanto, eu gostaria de usar uma rede neural para gerar um valor real contínuo (realisticamente, a saída estaria geralmente na faixa de -5 …

13 regression  neural-networks 

Estou apenas tentando entender qual é a relação entre uma regressão múltipla / simples normal vs. regressão múltipla / simples quando as variáveis ​​são diferenciadas. Por exemplo, estou analisando a relação entre saldo de depósito ( taxas) do mercado vs. ( R T ) Se eu executar uma simples regressão …

13 regression  time-series 

Vamos supor que eu tenha dois conjuntos de dados com n observações de pares de dados da variável independente x e variável dependente y cada. Vamos supor ainda que eu quero gerar uma distribuição de inclinações de regressão para cada conjunto de dados, inicializando as observações (com substituição) N vezes …

13 regression  statistical-significance  bootstrap 

Qual é a diferença entre endogeneidade e heterogeneidade não observada? Eu sei que a endogeneidade vem, por exemplo, de variáveis ​​omitidas? Mas, tanto quanto eu entendo, a heterogeneidade não observada causa o mesmo problema. Mas onde exatamente está a diferença entre essas duas noções?

13 regression  assumptions 

Eu estava aconselhando um estudante de pesquisa com um problema específico e estava ansioso para receber a opinião de outras pessoas neste site. Contexto: O pesquisador possuía três tipos de variáveis ​​preditoras. Cada tipo continha um número diferente de variáveis ​​preditoras. Cada preditor era uma variável contínua: Social: S1, S2, …

13 regression  predictor  importance 

Eu tenho uma pergunta conceitual "estatística básica". Como estudante, eu gostaria de saber se estou pensando nisso totalmente errado e por que, se sim: Digamos que eu esteja hipoteticamente tentando examinar a relação entre "problemas de controle da raiva" e dizer divórcio (sim / não) em uma regressão logística e …

13 regression  logistic 

Estou vendo um modelo de regressão que está regredindo os retornos ano-a-ano do índice de ações com atraso (12 meses) retornos ano-a-ano do mesmo índice de ações, spread de crédito (diferença entre a média mensal de títulos sem risco e títulos corporativos YoY - taxa de inflação e índice YoY …

13 regression  time-series  autocorrelation 

Estou procurando métodos que possam ser usados ​​para estimar o modelo de erro de medição "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Onde os erros são independentes normais com variações desconhecidas e . O OLS "Padrão" não funcionará neste caso.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} A Wikipedia tem algumas soluções desagradáveis ​​- as duas são …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

Gostaria de obter os coeficientes para o problema do LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y-Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. O problema é que as funções glmnet e lars dão respostas diferentes. Para a função glmnet, peço os coeficientes deem vez de apenas , mas ainda recebo respostas diferentes.λ …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Eu tenho uma regressão multivariada, que inclui interações. Por exemplo, para obter a estimativa do efeito do tratamento para o quintil mais pobre, preciso adicionar os coeficientes do regressor de tratamento ao coeficiente da variável de interação (que interage tratamento e quintil 1). Ao adicionar dois coeficientes a partir de …

13 regression  standard-deviation  standard-error 

Em Econometria na maior parte inofensiva: o companheiro de um empirista (Angrist e Pischke, 2009: página 209), li o seguinte: (...) De fato, o 2SLS recém-identificado (digamos, o estimador simples de Wald) é aproximadamente imparcial . Isso é difícil de mostrar formalmente porque o 2SLS recém-identificado não tem momentos (ou …

13 regression  self-study  multiple-regression  econometrics  instrumental-variables 

A regressão passo a passo havia sido superutilizada em muitos artigos biomédicos no passado, mas isso parece estar melhorando com uma melhor educação de seus muitos problemas. Muitos revisores mais antigos ainda o solicitam. Quais são as circunstâncias em que a regressão gradual tem um papel e deve ser usada, …

13 regression  multiple-regression  feature-selection  model-selection  stepwise-regression