Atualmente, estou trabalhando para construir um modelo usando uma regressão linear múltipla. Depois de mexer no meu modelo, não tenho certeza de como determinar melhor quais variáveis manter e quais remover. Meu modelo começou com 10 preditores para o DV. Ao usar todos os 10 preditores, quatro...
Além de literalmente testar cada combinação possível de variáveis em um modelo ( x1:x2ou x1*x2 ... xn-1 * xn). Como você identifica se uma interação DEVE ou PODE existir entre suas variáveis independentes (espero)? Quais são as melhores práticas na tentativa de identificar interações? Existe...
Eu tenho quatro séries temporais diferentes de medições horárias: O consumo de calor dentro de uma casa A temperatura fora de casa A radiação solar A velocidade do vento Quero poder prever o consumo de calor dentro de casa. Existe uma clara tendência sazonal, tanto anualmente como diariamente....
Procedimentos comuns de seleção de variáveis baseadas em dados (por exemplo, avançar, retroceder, passo a passo, todos os subconjuntos) tendem a gerar modelos com propriedades indesejáveis, incluindo: Coeficientes desviados de zero. Erros padrão muito pequenos e intervalos de confiança muito...
Estou lendo um artigo muito interessante de Sellers e Shmueli sobre modelos de regressão para dados de contagem. Perto do início (p. 944), citam McCullaugh e Nelder (1989) dizendo que a regressão binomial negativa é impopular e tem um vínculo canônico problemático. Encontrei a passagem referida e...
Aprendi que, ao lidar com dados usando a abordagem baseada em modelo, o primeiro passo é modelar o procedimento de dados como um modelo estatístico. O próximo passo é desenvolver um algoritmo eficiente / rápido de inferência / aprendizado com base nesse modelo estatístico. Então, eu quero perguntar...
Qual é a diferença entre uma rede bayesiana e um processo de Markov? Acreditava entender os princípios de ambos, mas agora, quando preciso comparar os dois, sinto-me perdido. Eles significam quase o mesmo para mim. Certamente não são. Links para outros recursos também são apreciados....
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the...
Todas as minhas variáveis são contínuas. Não há níveis. É possível ter interação entre as
Como contexto: ao trabalhar com um conjunto de dados muito grande, às vezes me perguntam se podemos criar um conjunto de dados sintético onde "conhecemos" o relacionamento entre os preditores e a variável de resposta, ou os relacionamentos entre os preditores. Ao longo dos anos, pareço encontrar...
Na regressão linear, presume-se que cada valor previsto tenha sido escolhido a partir de uma distribuição normal de valores possíveis. Ver abaixo. Mas por que se supõe que cada valor previsto provém de uma distribuição normal? Como a regressão linear usa essa suposição? E se os valores possíveis...
Recentemente, completei uma competição Kaggle na qual a pontuação roc auc foi usada conforme os requisitos da competição. Antes deste projeto, eu normalmente usava a pontuação f1 como métrica para medir o desempenho do modelo. No futuro, me pergunto como devo escolher entre essas duas métricas....
Este é o meu primeiro post, portanto, fique tranquilo se eu não estiver seguindo alguns padrões! Fiz uma busca pela minha pergunta e nada apareceu. Minha pergunta está relacionada principalmente às diferenças práticas entre modelagem linear geral (GLM) e modelagem linear generalizada (GZLM). No...
Os colegas me pedem alguma ajuda nesse assunto, que eu realmente não sei. Eles fizeram hipóteses sobre o papel de algumas variáveis latentes em um estudo, e um árbitro pediu que formalizassem isso no MEV. Como o que eles precisam não parece muito difícil, acho que vou tentar ... por enquanto,...
Atualmente, estou em um projeto em que basicamente preciso, como todos nós, entender como a saída está relacionada à entrada . A particularidade aqui é que os dados são fornecidos para mim uma peça de cada vez, portanto, desejo atualizar minha análise sempre que receber um novo . Acredito que isso...
Quando alguém prefere usar um modelo autorregressivo condicional em vez de um modelo autorregressivo simultâneo ao modelar dados aéreos georreferenciados
Fiz vários cursos de estatística na faculdade, mas descobri que minha educação era muito orientada pela teoria. Fiquei imaginando se algum de vocês tinha um texto em Estatística Aplicada (no nível de pós-graduação) que recomendasse ou tivesse uma boa
Eu tenho usado distribuições normais de log como distribuições anteriores para parâmetros de escala (para distribuições normais, t distribuições etc.) quando tenho uma idéia aproximada sobre qual deve ser a escala, mas quero errar ao dizer que não sei muito sobre isso. Eu o uso porque esse uso faz...
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....
A lógica da imputação múltipla (MI) é imputar os valores ausentes não uma vez, mas várias (normalmente M = 5) vezes, resultando em M conjuntos de dados concluídos. Os conjuntos de dados completos M são então analisados com métodos de dados completos nos quais as estimativas M e seus erros padrão...