Há uma suposição de normalidade quando se trata de considerar modelos OLS e é que os erros sejam normalmente distribuídos. Estive navegando pelo Cross Validated e parece que Y e X não precisam ser normais para que os erros sejam normais. Minha pergunta é por que, quando temos erros distribuídos...
É frequentemente afirmado que o quadrado da correlação da amostra é equivalente ao coeficiente de determinação para regressão linear simples. Eu mesmo não consegui demonstrar isso e gostaria de ter uma prova completa desse
Eu encontrei este post: Sim. O coeficiente reflete a alteração nas chances de log para cada incremento de alteração no preditor ordinal. Essa especificação de modelo (muito comum) pressupõe que o preditor tenha um impacto linear em seus incrementos. Para testar a suposição, você pode comparar um...
Estou trabalhando com alguns dados do mundo real e os modelos de regressão estão produzindo alguns resultados contra-intuitivos. Normalmente confio nas estatísticas, mas, na realidade, algumas dessas coisas não podem ser verdadeiras. O principal problema que estou vendo é que um aumento em uma...
Eu tenho uma amostra de 1.449 pontos de dados que não estão correlacionados (r ao quadrado 0,006). Ao analisar os dados, descobri que, dividindo os valores das variáveis independentes em grupos positivo e negativo, parece haver uma diferença significativa na média da variável dependente para...
Ao conduzir uma análise de intervenção com dados de séries temporais (também conhecidos como séries temporais interrompidas), como discutido aqui, por exemplo, um requisito que tenho é estimar o ganho total (ou perda) devido à intervenção - ou seja, número de unidades ganhas ou perdidas (a variável...
Vamos supor que eu tenha um vetor - de variáveis dependentes e um vetor - de variável independente. Quando é plotado contra , vejo que há uma relação linear (tendência ascendente) entre os dois. Agora, isso também significa que há uma tendência de queda linear entre e...
Quando há erro de medição na variável independente, entendi que os resultados serão enviesados contra 0. Quando a variável dependente é medida com erro, eles dizem que apenas afeta os erros padrão, mas isso não faz muito sentido para mim, porque estamos estimar o efeito de não na variável...
Os livros e discussões geralmente afirmam que, ao enfrentar problemas (dos quais existem alguns) com um preditor, a transformação de log é uma possibilidade. Agora, entendo que isso depende de distribuições e a normalidade nos preditores não é uma suposição de regressão; mas a transformação de log...
Espero que a seguinte pergunta geral faça sentido. Lembre-se de que, para os fins desta pergunta em particular, não estou interessado em razões teóricas (domínio do assunto) para introduzir a não linearidade. Portanto, formularei a questão completa da seguinte maneira: O que é uma estrutura...
Estou executando uma regressão OLS em pool usando o pacote plm em R. No entanto, minha pergunta é mais sobre estatísticas básicas, então tento publicá-la aqui primeiro;) Como meus resultados de regressão produzem resíduos heterocedásticos, eu gostaria de tentar usar erros padrão robustos de...
Eu tenho algumas variáveis e estou interessado em encontrar relações não lineares entre elas. Então, decidi encaixar um spline ou loess e imprimir bons gráficos (veja o código abaixo). Mas também quero ter algumas estatísticas que me dêem uma idéia do quanto é provável que o relacionamento seja...
Como alguém deve decidir entre usar um modelo de regressão linear ou modelo de regressão não linear? Meu objetivo é prever Y. No caso de um conjunto de dados e simples, eu poderia facilmente decidir qual modelo de regressão deveria ser usado plotando um gráfico de dispersão.xxxyyy No caso de...
Estou tentando executar uma regressão simples, mas minhas variáveis Y são observadas em uma frequência mensal e variáveis x são observadas em uma frequência anual. Eu realmente aprecio algumas orientações sobre uma abordagem adequada que pode ser usada para regressões com diferentes...
Quando eu estimo uma caminhada aleatória com um AR (1), o coeficiente é muito próximo de 1, mas sempre menor. Qual é a razão matemática de o coeficiente não ser maior que
Atualmente, estou trabalhando em uma metanálise, para a qual preciso analisar vários tamanhos de efeito aninhados nas amostras. Sou parcial à abordagem de meta-análise de três níveis de Cheung (2014) para meta-analisar tamanhos de efeito dependentes, em oposição a algumas das outras estratégias...
Estou confuso sobre como avaliar a distribuição preditiva posterior da regressão linear bayesiana, além do caso básico descrito aqui na página 3 e copiado abaixo. p ( y~| y) = ∫p ( y~∣ β, σ2) p ( β, σ2| y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2)...
Estou analisando os dados de rastreamento ocular de um experimento projetado. Uma versão simplificada dos meus dados tem esta aparência (você pode obter os dados de dput () aqui ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9...
Li num artigo a seguinte frase: O fato de existir uma diferença entre os coeficientes de curto e longo prazo é resultado de nossa especificação, que inclui variáveis endógenas defasadas. Eles executam uma regressão nas primeiras diferenças e incluem um atraso na variável dependente. Agora...
Eu tenho os seguintes vetores X e Y simples: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Quero fazer a regressão usando o log do X. Para evitar o log (0), tento colocar +1 ou +0,1 ou +0,00001 ou +0,000000000000001: >...