Para mínimos quadrados com um preditor: y= βx + ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Se e y forem padronizados antes do ajuste (ou seja, ∼ N ( 0 , 1 ) ), então:xxxyyy∼ N( 0 , 1 )∼N(0 0,1 1)\sim N(0,1) é o mesmo que o coeficiente de correlação de Pearson, r .ββ\betarrr é o mesmo na regressão...
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...
Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é...
Estou conduzindo uma regressão logística com um resultado binário (iniciar e não iniciar). Minha mistura de preditores são todas variáveis contínuas ou dicotômicas. Usando a abordagem Box-Tidwell, um dos meus preditores contínuos viola potencialmente a suposição de linearidade do logit. Não há...
Corri modelos binomiais negativos e quase-Poisson com base em uma abordagem de teste de hipóteses. Meus modelos finais, usando os dois métodos, têm covariáveis e interações diferentes. Parece que não há padrões quando planto meus resíduos nos dois casos. Assim, eu queria saber qual teste eu...
No Rque pudermos "peso antes" uma glmregressão via pesos parâmetro. Por exemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Como isso pode ser feito em um JAGSou BUGSmodelo? Encontrei algum artigo discutindo isso, mas nenhum deles fornece um exemplo. Estou...
Eu estava lendo este artigo relacionado à rede elástica. Eles dizem que usam rede elástica porque, se usarmos o Lasso, tende a selecionar apenas um preditor entre os preditores altamente correlacionados. Mas não é isso que queremos. Quero dizer, isso nos salva dos problemas da multicolinearidade,...
Um instrumento usado para medir os níveis de glicose no sangue de uma pessoa é monitorado em uma amostra aleatória de 10 pessoas. Os níveis também são medidos usando um procedimento laboratorial muito preciso. A medida do instrumento é denotada por x. A medida do procedimento de laboratório é...
Esta pergunta / tópico surgiu em uma discussão com um colega e eu estava procurando algumas opiniões sobre isso: Estou modelando alguns dados usando uma regressão logística de efeitos aleatórios, mais precisamente uma regressão logística de interceptação aleatória. Para os efeitos fixos, tenho 9...
Você pode me dar um exemplo do uso de estimadores sanduíche para realizar inferência de regressão robusta? Eu posso ver o exemplo em ?sandwich, mas não entendo bem como podemos passar de lm(a ~ b, data)( codificado para r ) para uma estimativa e um valor de p resultante de um modelo de regressão...
Para melhor fazer minha pergunta, forneci algumas das saídas de um modelo com 16 variáveis ( fit) e um modelo com 17 variáveis ( fit2) abaixo (todas as variáveis preditivas nesses modelos são contínuas, onde a única diferença entre esses modelos é que fitnão contém a variável 17...
Suponha que eu tenha respostas bivariadas com correlação significativa. Estou tentando comparar as duas maneiras de modelar esses resultados. Uma maneira é modelar a diferença entre os dois resultados: Outra maneira é usar ou modelá-los: ( y i j = β 0 + tempo + X ′ β )( yeu 2- yeu 1= β0 0+...
No Quick-R de Robert Kabacoff, tenho # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } #...
Costumo ouvir sobre a avaliação do desempenho de um modelo de classificação, mantendo o conjunto de testes e treinando um modelo no conjunto de treinamento. Em seguida, crie 2 vetores, um para os valores previstos e outro para os valores verdadeiros. Obviamente, fazer uma comparação permite julgar...
Eu vi duas representações diferentes do estimador de regressão quantil que são Q ( βq) = ∑i : yEu≥ x′Euβnq∣yEu-x′Euβq∣ + ∑i : yEu< x′Euβn( 1- q) ∣YEu-x′Euβq∣Q(βq)=∑Eu:yEu≥xEu′βnq∣yEu-xEu′βq∣+∑Eu:yEu<xEu′βn(1 1-q)∣yEu-xEu′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i...
Eu obtive três modelos reduzidos de um modelo completo original usando seleção para a frente eliminação para trás Técnica de penalização L1 (LASSO) Para os modelos obtidos usando seleção direta / eliminação reversa, obtive a estimativa validada cruzada do erro de previsão usando o CVlmpacote...
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...
Eu tenho uma equação para prever o peso dos peixes-boi a partir de sua idade, em dias (dias): R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Eu o modelei em R, usando nls (), e obtive este gráfico: Agora, quero calcular o intervalo de confiança de 95% e plotá-lo no gráfico. Eu usei...
No cálculo VIF usual para uma regressão linear, cada variável independente / explicativa é tratada como a variável dependente em uma regressão de mínimos quadrados ordinária. ieXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Os valores de são...
Eu tenho algumas experiências com modelagem de séries temporais, na forma de modelos ARIMA simples e assim por diante. Agora eu tenho alguns dados que exibem clustering de volatilidade e gostaria de tentar começar ajustando um modelo GARCH (1,1) nos dados. Eu tenho uma série de dados e acho que...