Eu gosto de entender a diferença entre com ou sem modelo de interceptação na regressão logística Existe alguma diferença entre eles, exceto que, com a interceptação, os coeficientes consideram o log (odds ratio) relativo ao grupo de linha de base e sem a interceptação eles consideram o log (odds)?...
Pode ser uma pergunta estranha, mas como um novato no assunto, pergunto-me por que usamos a regressão para prejudicar uma série temporal, se uma das suposições da regressão é que os dados devem ser considerados enquanto os dados nos quais a regressão está sendo aplicada são um non...
Por que a regressão linear e o Modelo Generalizado têm suposições inconsistentes? Na regressão linear, assumimos que vem residual de Gauss Em outra regressão (regressão logística, regressão venenosa), assumimos que a resposta vem de alguma distribuição (binomial, poissão etc.). Por que, às...
Entendo que isso significa que o modelo é ruim em prever pontos de dados individuais, mas estabeleceu uma tendência firme (por exemplo, y sobe quando x
Digamos que temos os pontos de dados de entrada (preditor) e de saída (resposta) A, B, C, D, E e queremos ajustar uma linha através dos pontos. Este é um problema simples para ilustrar a pergunta, mas também pode ser estendido para dimensões superiores. Declaração do Problema O melhor ajuste ou...
Recentemente, tenho me interessado em implementar um modelo de regressão beta, para um resultado proporcional. Observe que esse resultado não se encaixaria em um contexto binomial, porque não há um conceito significativo de "sucesso" discreto nesse contexto. De fato, o resultado é na verdade uma...
Na regressão linear, fazemos as seguintes suposições A média da resposta, , em cada conjunto de valores dos preditores, , é uma função linear dos preditores.E(Yi)E(Yi)E(Y_i)(x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) Os erros, εiεiε_i , são independentes. Os erros, εiεiε_i , em cada conjunto de...
Eu tenho alguns dados que se ajustam ao longo de uma linha aproximadamente linear: Quando faço uma regressão linear desses valores, obtenho uma equação linear: y=0.997x−0.0136y=0.997x−0.0136y = 0.997x-0.0136 Em um mundo ideal, a equação deve ser y=xy=xy = x . Claramente, meus valores lineares...
Minha pergunta é muito simples: por que escolhemos normal como a distribuição que o termo de erro segue na suposição de regressão linear? Por que não escolhemos outros como uniforme, t ou o que
O teorema de Gauss-Markov nos diz que o estimador OLS é o melhor estimador linear imparcial para o modelo de regressão linear. Mas suponha que eu não me importe com linearidade e imparcialidade. Então, existe algum outro estimador (possível não linear / tendencioso) para o modelo de regressão...
Eu tenho uma regressão multivariada, que inclui interações. Por exemplo, para obter a estimativa do efeito do tratamento para o quintil mais pobre, preciso adicionar os coeficientes do regressor de tratamento ao coeficiente da variável de interação (que interage tratamento e quintil 1). Ao...
Uma das suposições da regressão logística é a linearidade no logit. Então, uma vez que eu tenho meu modelo em funcionamento, testei a não-linearidade usando o teste Box-Tidwell. Um dos meus preditores contínuos (X) testou positivo para não-linearidade. O que devo fazer a seguir? Como isso é uma...
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...
Estou ajustando uma regressão logística passo a passo em um conjunto de dados no SPSS. No procedimento, estou ajustando meu modelo a um subconjunto aleatório que é de aprox. 60% da amostra total, ou seja, cerca de 330 casos. O que eu acho interessante é que, toda vez que faço uma nova amostragem...
Gostaria de obter os coeficientes para o problema do LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y-Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. O problema é que as funções glmnet e lars dão respostas diferentes. Para a função glmnet, peço os coeficientes deem vez de apenas , mas ainda recebo respostas...
Estou procurando métodos que possam ser usados para estimar o modelo de erro de medição "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Onde os erros são independentes normais com variações desconhecidas e . O OLS...
Estou vendo um modelo de regressão que está regredindo os retornos ano-a-ano do índice de ações com atraso (12 meses) retornos ano-a-ano do mesmo índice de ações, spread de crédito (diferença entre a média mensal de títulos sem risco e títulos corporativos YoY - taxa de inflação e índice YoY da...
Eu tenho uma pergunta conceitual "estatística básica". Como estudante, eu gostaria de saber se estou pensando nisso totalmente errado e por que, se sim: Digamos que eu esteja hipoteticamente tentando examinar a relação entre "problemas de controle da raiva" e dizer divórcio (sim / não) em uma...
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...
Qual é a diferença entre endogeneidade e heterogeneidade não observada? Eu sei que a endogeneidade vem, por exemplo, de variáveis omitidas? Mas, tanto quanto eu entendo, a heterogeneidade não observada causa o mesmo problema. Mas onde exatamente está a diferença entre essas duas...