Eu tenho uma variável independente chamada "qualidade"; essa variável possui 3 modalidades de resposta (má qualidade; média qualidade; alta qualidade). Quero introduzir essa variável independente em minha regressão linear múltipla. Quando eu tenho uma variável independente binária (variável dummy,...
Eu tenho dois efeitos principais, V1 e V2. Os efeitos de V1 e V2 nas variáveis de resposta são negativos. No entanto, por algum motivo, estou obtendo coeficiente positivo para o termo de interação V1 * V2. Como posso interpretar isso? essa situação é
Eu realmente não entendo heterocedasticidade. Gostaria de saber se meu modelo é apropriado ou não, de acordo com esse
Eu executei essa regressão logística ordinal em R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Eu recebi este resumo do modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg...
Dados básicos : Eu tenho ~ 1.000 pessoas marcadas com avaliações: '1,' [bom] '2,' [meio] ou '3' [ruim] - esses são os valores que estou tentando prever para as pessoas no futuro . Além disso, tenho algumas informações demográficas: gênero (categórico: M / F), idade (numérico: 17-80) e raça...
Não consigo entender o uso de contrastes polinomiais no ajuste de regressão. Refiro-me, em particular, a uma codificação usada Rpara expressar uma variável de intervalo (variável ordinal com níveis igualmente espaçados), descrita nesta página . No exemplo dessa página , se eu entendi corretamente,...
Eu tenho uma pergunta sobre o viés variável omitido na regressão logística e linear. Digamos que eu omita algumas variáveis de um modelo de regressão linear. Finja que essas variáveis omitidas não estão correlacionadas com as variáveis que incluí no meu modelo. Essas variáveis omitidas...
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...
Alguns dias atrás, um psicólogo-pesquisador meu me contou sobre seu método para selecionar variáveis para o modelo de regressão linear. Acho que não é bom, mas preciso pedir a alguém para ter certeza. O método é: Observe a matriz de correlação entre todas as variáveis (incluindo a variável...
Eu tenho alguns dados que eu ajustei usando um modelo LOESS em R, me dando o seguinte: Os dados têm um preditor e uma resposta e são heterocedásticos. Eu também adicionei intervalos de confiança. O problema é que os intervalos são intervalos de confiança para a linha, enquanto eu estou...
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)...
Um grupo de pessoas responde a uma pergunta. A resposta pode ser "sim" ou "não". O pesquisador deseja saber se a idade está associada ao tipo de resposta. A associação foi avaliada através de uma regressão logística em que a idade é a variável explicativa e o tipo de resposta (sim, não) é a...
Digamos que eu tenho alguns dados e, em seguida, encaixo os dados em um modelo (uma regressão não linear). Então eu calculo o R ao quadrado ( R2R2R^2 ). Quando R ao quadrado é negativo, o que isso significa? Isso significa que meu modelo é ruim? Eu sei que a gama de R2R2R^2 pode ser [-1,1]. Quando...
Eu tenho dados de densidade de peixes que estou tentando comparar entre várias técnicas de coleta diferentes, os dados têm muitos zeros e o histograma parece vaugley apropriado para uma distribuição de poisson, exceto que, como densidades, não são dados inteiros. Sou relativamente novo nos GLMs e...
A regressão beta (ou seja, GLM com distribuição beta e geralmente a função de link de logit) é frequentemente recomendada para lidar com a resposta, também conhecida como variável dependente, recebendo valores entre 0 e 1, como frações, proporções ou probabilidades: Regressão para um resultado...
É sabido que a regressão linear com uma penalidade de é equivalente a encontrar a estimativa de MAP dada uma Gaussiana antes dos coeficientes. Da mesma forma, usar uma penalidade de é equivalente a usar uma distribuição de Laplace como a anterior.eu2eu2l^2eu1eu1l^1 Não é incomum usar alguma...
Estou usando o Lasso para seleção de recursos em uma configuração dimensional relativamente baixa (n >> p). Depois de ajustar um modelo Lasso, quero usar as covariáveis com coeficientes diferentes de zero para ajustar um modelo sem penalidade. Estou fazendo isso porque quero estimativas...
Conheço os benefícios da regularização ao criar modelos preditivos (viés versus variação, impedindo o ajuste excessivo). Mas, estou me perguntando se é uma boa idéia também fazer regularização (laço, cume, rede elástica) quando o principal objetivo do modelo de regressão é a inferência nos...
Eu vi essa lista aqui e não podia acreditar que havia tantas maneiras de resolver mínimos quadrados. As "equações normais" na Wikipedia pareciam ser um caminho bastante direto: α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle...
Estou tentando descobrir como executar alguns testes de hipótese em uma regressão linear (hipótese nula sem correlação). Todo guia e página sobre o assunto em que encontro parece estar usando um teste t. Mas não entendo o que significa o teste t para regressão linear. Um teste t, a menos que eu...