Ao usar splines cúbicos naturais (isto é, restritos), as funções básicas criadas são altamente colineares e, quando usadas em uma regressão, parecem produzir estatísticas VIF (fator de inflação de variação) muito altas, sinalizando multicolinearidade. Quando se está considerando o caso de um modelo...
A seguir, um modelo criado a partir do mtcarsconjunto de dados: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834...
Eu tenho um grande conjunto de dados de mercado agregados sobre as vendas de vinhos nos EUA e gostaria de estimar a demanda por determinados vinhos de alta qualidade. Estas partes de mercado foram basicamente derivadas a partir de um modelo de utilidade aleatória da forma vocêeu j t= X′j tβ- α pj...
Eu já vi fórmulas na Wikipedia. que relacionam a distância e a alavancagem de Mahalanobis: A distância de Mahalanobis está intimamente relacionada à estatística de alavancagem, hhh , mas tem uma escala diferente: D2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). Em um artigo...
Em relação ao valor-p da análise de regressão linear múltipla, a introdução do site do Minitab é mostrada abaixo. O valor p para cada termo testa a hipótese nula de que o coeficiente é igual a zero (sem efeito). Um valor p baixo (<0,05) indica que você pode rejeitar a hipótese nula. Em outras...
Os exemplos desta página mostram que a regressão simples é marcadamente afetada por valores discrepantes e isso pode ser superado por técnicas de regressão robusta: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Acredito que lmrob e ltsReg são outras técnicas robustas de...
Estou executando um modelo OLS com uma variável de índice de ativos contínua como o DV. Meus dados são agregados de três comunidades semelhantes em estreita proximidade geográfica entre si. Apesar disso, achei importante usar a comunidade como uma variável de controle. Como se vê, a comunidade é...
Eu tenho um conjunto de dados contendo 365 observação de três variáveis pm, a saber , tempe rain. Agora eu quero verificar o comportamento pmem resposta a alterações em outras duas variáveis. Minhas variáveis são: pm10 = Resposta (dependente) temp = preditor (independente) rain = preditor...
Por que alguém usaria a idade e o quadrado da idade como covariáveis em um estudo de associação genética? Eu posso entender o uso da idade se ela foi identificada como uma covariável significativa, mas estou perplexo quanto ao uso do quadrado da
Estou tentando estimar uma regressão linear múltipla em R com uma equação como esta: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) perguntas e perguntas são séries temporais de dados trimestrais, construídas com askings <- ts(...). O problema agora é que eu tenho resíduos...
Quando analiso minhas variáveis em dois modelos de regressão logística separados (univariados), obtenho o seguinte: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95%...
Estou ciente do teste de Ramsey Reset, que pode detectar dependências não lineares. No entanto, se você apenas jogar fora um dos coeficientes de regressão (dependências meramente lineares), poderá obter um viés, dependendo das correlações. Obviamente, isso não é detectado pelo teste de...
Estou observando padrões estranhos em resíduos para meus dados: [EDIT] Aqui estão os gráficos de regressão parcial para as duas variáveis: [EDIT2] Adicionado o gráfico PP A distribuição parece estar indo bem (veja abaixo), mas não tenho idéia de onde essa linha reta possa estar vindo....
Eu estou querendo saber a diferença entre eles. Basicamente, eles fazem o mesmo trabalho no final, encontrando coeficientes de parâmetros, mas parecem diferentes da maneira como encontramos os coeficientes. Para mim, o método dos mínimos quadrados parece usar diferenciação e forma de matriz para...
Qual é a diferença estatística entre fazer uma regressão linear em R com o formulaconjunto para em y ~ x + 0vez de y ~ x? Como interpreto esses dois resultados
Gostaria de corrigir manualmente um certo coeficiente, digamos , e depois ajustar os coeficientes a todos os outros preditores, mantendo β 1 = 1,0 no modelo.β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0 Como posso conseguir isso usando R? Eu particularmente gostaria de trabalhar com o LASSO (...
Por técnicas de regularização, estou me referindo a laço, regressão de crista, rede elástica e similares. Considere um modelo preditivo de dados de assistência médica que contenha dados demográficos e de diagnóstico em que está sendo previsto o tempo de internação. Para alguns indivíduos, há...
Tentando calcular a contagem de visitas de dados demográficos e de serviço. Os dados estão muito distorcidos. Histogramas: gráficos qq (à esquerda é log): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citye servicesão variáveis...
Estou executando a regressão linear múltipla abaixo em R para prever retornos sobre o fundo gerenciado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aqui, apenas GRI e MBA são preditores binários / dicotômicos; os preditores restantes são contínuos. Estou usando esse código para...
Estou ciente do fato de que variáveis categóricas com níveis k devem ser codificadas com variáveis k-1 na codificação dummy (da mesma forma para variáveis categóricas com valores múltiplos). Eu queria saber quanto de um problema uma codificação one-hot (ou seja, usando variáveis k) em vez...