Eu li que estas são as condições para usar o modelo de regressão múltipla: os resíduos do modelo são quase normais, a variabilidade dos resíduos é quase constante os resíduos são independentes e cada variável está linearmente relacionada ao resultado. Qual a diferença entre 1 e 2? Você pode...
Eu entendi como a regressão da crista reduz os coeficientes em direção a zero geometricamente. Além disso, sei como provar isso no "Caso Ortonormal" especial, mas estou confuso de como isso funciona no caso geral via "Decomposição
Analisei recentemente um experimento que manipulou 2 variáveis categóricas e uma variável contínua usando ANCOVA. No entanto, um revisor sugeriu que a regressão múltipla com a variável categórica codificada como variáveis dummy é um teste mais apropriado para experimentos com variáveis...
A Wikipedia e a vinheta do pacote sanduíche R fornecem boas informações sobre as suposições que suportam erros padrão do coeficiente de OLS e os antecedentes matemáticos dos estimadores sanduíche. Ainda não estou claro como o problema da heterocedasticidade dos resíduos é tratado, provavelmente...
Começo com minha regressão OLS: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0 0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon onde D é uma variável dummy, as estimativas tornam-se diferentes de zero com um baixo valor de p. Em seguida, pré-formao um teste de Ramsey RESET e descobri que tenho alguma...
Espero que alguém possa ajudar a esclarecer um ponto de confusão para mim. Digamos que eu queira testar se 2 conjuntos de coeficientes de regressão são significativamente diferentes um do outro, com a seguinte configuração: , com 5 variáveis independentes.yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i = \alpha +...
Entendo o conceito de que é a média para quando a variável categórica é igual a 0 (ou é o grupo de referência), dando a interpretação final de que o coeficiente de regressão é a diferença na média das duas categorias. Mesmo com> 2 categorias, eu assumiria que cada explica a diferença entre a...
Estou gastando algum tempo aprendendo aprendizado de máquina (desculpe a recursão :) e não pude deixar de ficar intrigado com a regra geral de escolher Gradient Descent em vez de resolver equações diretas para calcular coeficientes de regressão, no caso de regressão linear multivariada. Regra...
Encontrei uma referência em um artigo que é como: Segundo Tabachnick e Fidell (1996), as variáveis independentes com correlação bivariada maior que 0,70 não devem ser incluídas na análise de regressão múltipla. Problema: usei em um projeto de regressão múltipla 3 variáveis...
Estou conduzindo um experimento com o seguinte: DV: Consumo de fatia (contínuo ou pode ser categórico) IV: Mensagem íntegra, mensagem não íntegra, nenhuma mensagem (controle) (3 grupos nos quais as pessoas são designadas aleatoriamente - categóricas) Esta é uma mensagem manipulada sobre a...
Alguém pode me explicar as diferenças reais entre análise de regressão e ajuste de curva (linear e não linear), com um exemplo, se possível? Parece que ambos tentam encontrar uma relação entre duas variáveis (dependente versus independente) e, em seguida, determinam o parâmetro (ou coeficiente)...
Treinei um modelo de regressão linear, usando um conjunto de variáveis / recursos. E o modelo tem um bom desempenho. No entanto, percebi que não há variável com uma boa correlação com a variável prevista. Como isso é
Eu tenho seis variáveis dependentes (dados de contagem) e várias variáveis independentes, vejo que em um MMR o script é assim: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Mas, como meus dados são contados, quero usar um modelo linear generalizado e tentei o...
Eu tenho um modelo de conjunto de dados Movies e usei a regressão: model <- lm(imdbVotes ~ imdbRating + tomatoRating + tomatoUserReviews+ I(genre1 ** 3.0) +I(genre2 ** 2.0)+I(genre3 ** 1.0), data = movies) res <- qplot(fitted(model), resid(model)) res+geom_hline(yintercept=0) O que deu a...
Estou usando regressão linear múltipla para descrever as relações entre Y e X1, X2. Pela teoria, entendi que a regressão múltipla assume relações lineares entre Y e cada um de X (Y e X1, Y e X2). Não estou usando nenhuma transformação do X. Então, eu peguei o modelo com R = 0,45 e todos os X...
Digamos que eu tenha uma regressão multivariável (várias variáveis independentes) que consiste em 3 variáveis. Cada uma dessas variáveis possui um dado coeficiente. Se eu decidir introduzir uma quarta variável e executar novamente a regressão, os coeficientes das três variáveis originais...
Acabei de ler um artigo em que os autores realizaram uma regressão múltipla com dois preditores. O valor geral ao quadrado de r foi 0,65. Eles forneceram uma tabela que dividiu o quadrado do r entre os dois preditores. A tabela ficou assim: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9...
Eu encontrei alguns estatísticos que nunca usam modelos diferentes de regressão linear para previsão porque acreditam que "modelos de ML", como floresta aleatória ou aumento de gradiente, são difíceis de explicar ou "não interpretáveis". Em uma regressão linear, considerando que o conjunto de...
Na regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) ou modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais (PLS-SEM), a que se refere o termo
Estou familiarizado com o uso de várias regressões lineares para criar modelos de várias variáveis. No entanto, fiquei curioso para saber se os testes de regressão são usados para fazer algum tipo de teste básico de hipóteses. Se sim, como seriam esses cenários /