Perguntas com a marcação «regression»

É possível interpretar coeficientes a partir de uma regressão quantílica em dados padronizados? Suponha que eu padronize a variável dependente e a variável independente (subtraia a média e divida pelo desvio padrão) e depois execute uma regressão quantílica para a mediana comoxyyyxxx qreg y x, q(0.5) em stata. O coeficiente …

8 regression  stata  quantiles 

Eu tenho um problema de regressão múltipla, que tentei resolver usando a regressão múltipla simples: model1 <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5, data=data) Isso parece explicar os 85% de variação (de acordo com o quadrado do R) que parece muito bom. No entanto, o …

8 r  regression  multiple-regression 

Estou tentando criar um modelo de previsão usando regressão. Este é o gráfico de diagnóstico para o modelo que recebo usando lm () no R: O que li do gráfico QQ é que os resíduos têm uma distribuição de cauda pesada, e o gráfico Residuais vs Ajustados parece sugerir que …

8 regression  residuals  heteroscedasticity  robust  rlm 

Estou tentando padronizar colunas de conjunto de dados para regressão linear. Uma das colunas possui desvio padrão = 0. def standardize(X): return (X - mean(X)) / std(X) Portanto, esse código não funciona. Existem truques para resolver este problema? Eu tentei duas coisas Jogue sempre a coluna com desvio padrão 0 …

8 regression  standardization 

Alguém sabe de uma implementação (que não seja a macro SAS) do método de estimativa duplamente robusto encontrado em: Funk, MJ, Westreich, D. et al (2011). Estimativa duplamente robusta de efeitos causais. American Journal of Epidemiology, 173 (7): 761-767. [DOI] ?

8 regression 

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

Preciso fazer algumas comparações médias simples entre grupos (testes F ANOVA básicos) em dados com valores ausentes. Uso o pacote de mouses no R para imputação múltipla, mas só posso agrupar resultados para os coeficientes do modelo linear ou o .R2R2R^2 Alguém sabe como combinar o pool de várias estatísticas …

8 r  regression  t-test  f-test  multiple-imputation 

Ao calcular modelos de regressão com R, uso regularmente a função relevel para fazer com que meu modelo me dê resultados para o outro nível. Percebi que, às vezes, mas não com frequência, isso mudou o modelo no sentido de que os níveis de outros fatores que eram significativos antes …

8 r  regression 

Como instituição financeira, frequentemente analisamos dados de séries temporais. Muitas vezes acabamos fazendo regressão usando variáveis ​​de séries temporais. Quando isso acontece, geralmente encontramos resíduos com a estrutura de séries temporais que viola a suposição básica de erros independentes na regressão do OLS. Recentemente, estamos construindo outro modelo no qual …

8 r  regression  time-series  generalized-least-squares 

Eu assumi (ou seja, acho que fui ensinado, há mais tempo do que me lembro) que as análises de regressão assumem que uma amostra é homogênea. Caso contrário, o apropriado é adicionar variáveis ​​fictícias ao código para os diferentes grupos incluídos na amostra ou executar uma ANCOVA para testar se …

8 regression  assumptions 

Estou procurando a terminologia estatística correta para descrever o seguinte problema. Eu quero caracterizar um dispositivo eletrônico que tenha uma resposta linear Y= β0 0+ β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon onde é um termo devido ao ruído de leitura do dispositivo. Para determinar eu media uma …

8 regression  maximum-likelihood  heteroscedasticity  errors-in-variables 

Existe uma maneira fácil de obter a covariância dos parâmetros a partir de um ajuste de regressão restrito? Estou usando a função PCLS no pacote MGCV em R para ajustar a regressão restrita, no entanto, estou aberto a outras abordagens. A restrição que estou impondo é que os coeficientes devem …

8 regression  covariance 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 4 anos . Eu tenho dados com um valor inicial (y) que incrementa / diminui sequencialmente à medida …

8 r  regression  excel 

No modelo logístico idealizado, obtemos uma curva em forma de S ligando cada IV contínuo ao DV. Mas, na prática, esse formato em S ocorre com pouca frequência, fazendo com que a abordagem logística pareça um pouco menos superior para esses tipos de dados. É claro que as probabilidades previstas …

8 regression  logistic  least-squares  eda 

Introdução objetivo é prever as taxas de crescimento anual para vários indicadores macroeconômicos (denotar um por ). Uma das tarefas é testar o desempenho da previsão de modelos de séries temporais rivais com e sem variáveis ​​exógenas ( , uma matriz ). A lista de modelos rivais inclui:X t T …

8 r  regression  time-series  cross-validation  forecasting