Quais são as aplicações ou vantagens das técnicas de regressão de redução de dimensão (DRR) ou redução de dimensionalidade supervisionada (SDR) sobre as técnicas de regressão tradicionais (sem nenhuma redução de dimensionalidade)? Essa classe de técnicas encontra uma representação em baixa dimensão...
Tenho dados de pesquisas grandes, uma variável de resultado binário e muitas variáveis explicativas, incluindo binárias e contínuas. Estou construindo conjuntos de modelos (experimentando com GLM e GLM misto) e usando abordagens teóricas da informação para selecionar o modelo superior. Examinei...
Gostaria de testar em que regressão se encaixa melhor nos meus dados. Minha variável dependente é uma contagem e possui muitos zeros. E eu precisaria de ajuda para determinar qual modelo e família usar (poisson ou quasipoisson ou regressão de poisson inflada a zero) e como testar as...
A documentação do R para qualquer um deles não esclarece muita coisa. Tudo o que posso obter neste link é que o uso de qualquer um deles deve estar bem. O que eu não entendo é por que eles não são iguais. Fato: A função de regressão gradual em R é step()usada extractAIC(). Curiosamente, a...
Estou tentando modelar uma variável de resposta que é teoricamente limitada entre -225 e +225. A variável é a pontuação total obtida pelos sujeitos ao jogar um jogo. Embora teoricamente seja possível para os sujeitos pontuar +225. Apesar disso, porque a pontuação dependia não apenas das ações dos...
Qual é o significado t valuee Pr(>|t|)quando se utiliza a summary()função no modelo de regressão linear em R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322
Disclaimer: Isto é para um projeto de lição de casa. Estou tentando encontrar o melhor modelo para os preços dos diamantes, dependendo de várias variáveis e, até agora, pareço ter um modelo muito bom. No entanto, encontrei duas variáveis que são obviamente colineares: >with(diamonds,...
Quero associar defeitos de código a métricas de complexidade de código, como proximidade. Um modelo comum é ver isso como um processo de Poisson, em que a duração é quanto tempo é gasto em codificação e a densidade é uma função da complexidade do código. Eu sou capaz de fazer uma regressão e obter...
Minha pergunta é se posso usar um tamanho de efeito XXX como uma variável dependente e outro tamanho de efeito YYY como a variável independente em uma meta-regressão? Por exemplo, conduzi uma meta-análise dos efeitos do exercício nos problemas de bebida e encontrei resultados significativos e alta...
Eu aprendi anteriormente sobre distribuições de amostras que deram resultados que eram para o estimador, em termos do parâmetro desconhecido. Por exemplo, para as distribuições de amostragem de β 0 e β 1 no modelo de regressão linear Y i = β o + β 1 X i + ε
Alguém pode ajudar a dar uma explicação conceitual de como as previsões são feitas para novos dados ao usar suavizações / splines para um modelo preditivo? Por exemplo, dado um modelo criado usando gamboosto mboostpacote em R, com p-splines, como são feitas as previsões para novos dados? O que é...
Como você pode provar que as equações normais: têm uma ou mais soluções sem a suposição de que X é invertível?(XTX)β=XTY(XTX)β=XTY(X^TX)\beta = X^TY Meu único palpite é que isso tem algo a ver com inverso generalizado, mas estou totalmente
Usei o seguinte código R para ajustar um modelo probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Eu quero saber o que faz stepwisee backward/forwardfaz exatamente e como selecionar as
Eu apliquei alguns dados para encontrar a melhor solução de variáveis do modelo de regressão usando regressão de cumeeira em R. Eu usei lm.ridgee glmnet(quando alpha=0), mas os resultados são muito diferentes, especialmente quando lambda=0. Supõe-se que ambos os estimadores de parâmetros tenham...
Na regressão linear simples, geralmente se deseja verificar se certas premissas são atendidas para poder fazer inferência (por exemplo, os resíduos são normalmente distribuídos). É razoável verificar as premissas, verificando se os valores ajustados são normalmente distribuídos?...
Gostaria de verificar Rse meus dados se encaixam nas distribuições log-normal ou Pareto. Como eu pude fazer isso? Talvez ks.testpudesse me ajudar a fazer isso, mas como eu poderia obter os parâmetros αα\alpha e kkk para a distribuição de Pareto para meus
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 (...
Se eu tiver um modelo de regressão: onde e ,Y= Xβ+ εY=Xβ+ε Y = X\beta + \varepsilon V [ε]=Id∈ Rn × nV[ε]=Id∈Rn×n\mathbb{V}[\varepsilon] = Id \in \mathcal{R} ^{n \times n}E [ε]=(0,…,0)E[ε]=(0,…,0)\mathbb{E}[\varepsilon]=(0, \ldots , 0) quando o uso de , o estimador ordinário de mínimos quadrados...
Como suposição de regressão linear, a normalidade da distribuição do erro às vezes é erroneamente "estendida" ou interpretada como a necessidade de normalidade de y ou x. É possível construir um cenário / conjunto de dados em que X e Y não sejam normais, mas o termo do erro é e, portanto, as...
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...