Refere-se às variáveis usadas em um modelo para prever uma resposta. Esta tag também pode ser usada para X X variáveis na modelagem explicativa e descritiva, não apenas na modelagem preditiva. Essa mesma construção recebe muitos nomes em contextos diferentes, incluindo: variável independente, variável explicativa, variável de regressor, covariável, etc. Esta tag pode ser usada para qualquer um desses termos sinônimos.
Por exemplo, tenho dados históricos de perdas e estou calculando quantis extremos (Valor em risco ou Perda máxima provável). Os resultados obtidos são para estimar a perda ou prever? Onde alguém pode traçar a linha? Estou
Eu tenho várias covariáveis no meu cálculo para um modelo e nem todas são estatisticamente significativas. Devo remover aqueles que não são? Esta pergunta discute o fenômeno, mas não responde à minha pergunta: Como interpretar o efeito não significativo de uma covariável na ANCOVA? Não há nada...
Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis....
Imagine Você executa uma regressão linear com quatro preditores numéricos (IV1, ..., IV4) Quando apenas IV1 é incluído como preditor, o beta padronizado é +.20 Quando você também inclui IV2 a IV4, o sinal do coeficiente de regressão padronizado de IV1 muda para -.25(isto é, tornou-se...
Quero dizer, algumas dessas variáveis estão fortemente correlacionadas entre si. Como / por que / em que contexto os definimos como variáveis independentes
Estou um pouco confuso se uma variável independente (também chamada de preditor ou recurso) em um modelo estatístico, por exemplo, o na regressão linear , é uma variável aleatória?Y = β 0 + β 1 XXXXY=β0+β1XY=β0 0+β1XY=\beta_0+\beta_1
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...
Qual é o limite para o número de variáveis independentes que podemos inserir em uma equação de regressão múltipla? Eu tenho 10 preditores que gostaria de examinar em termos de sua contribuição relativa à variável resultado. Devo usar uma correção bonferroni para ajustar para várias...
Examinei muitos conjuntos de dados R, postagens no DASL e em outros lugares, e não estou encontrando muitos bons exemplos de conjuntos de dados interessantes que ilustram a análise de covariância para dados experimentais. Existem inúmeros conjuntos de dados "de brinquedo" com dados inventados nos...
Recentemente, descobri como modelar exposições ao longo do tempo usando o log de (por exemplo) tempo como um deslocamento em uma regressão de Poisson. Entendi que o deslocamento corresponde a ter o tempo como covariável com o coeficiente 1. Eu gostaria de entender melhor a diferença entre usar o...
Estou usando um modelo de logit. Minha variável dependente é binária. No entanto eu tenho uma variável independente que é categórica e contém as respostas: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Portanto, é ordinal ("categórico quantitativo"). Não tenho certeza de como lidar com...
Dada uma variável dependente contínua y e variáveis independentes, incluindo uma variável ordinal X 1 , como encaixar um modelo linear R? Existem documentos sobre esse tipo de
Uma suposição básica do uso de modelos de regressão para inferência é que "todos os preditores relevantes" foram incluídos na equação de previsão. A lógica é que a falha em incluir um fator importante do mundo real leva a coeficientes tendenciosos e, portanto, inferências imprecisas (ou seja, viés...
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...
Sei que essa é provavelmente uma pergunta muito simples, mas depois de pesquisar não consigo encontrar a resposta que estou procurando. Eu tenho um problema em que preciso padronizar as variáveis para executar a (regressão de crista) para calcular as estimativas de crista dos betas. Preciso...
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...
Edição principal: Gostaria de agradecer muito a Dave e Nick por suas respostas. A boa notícia é que consegui fazer o loop funcionar (princípio emprestado da publicação do Prof. Hydnman na previsão de lotes). Para consolidar as consultas pendentes: a) Como aumento o número máximo de iterações para...
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
Eu tenho oito variáveis independentes e uma dependente. Eu corri uma matriz de correlação, e 5 deles têm uma baixa correlação com o DV. Em seguida, executei uma regressão múltipla passo a passo para ver se algum / todos os IVs podem prever o DV. A regressão mostrou que apenas dois IVs podem...
Estou pensando em um problema que é prever o log (gasto) de um cliente usando regressão linear. Estou pensando em quais recursos usar como entrada e me perguntando se seria bom usar o percentil de uma variável como entradas. Por exemplo, eu poderia usar a receita das empresas como insumo. O que...