Como alguém pode objetivamente (ler "algoritmicamente") selecionar um modelo apropriado para fazer uma regressão linear de mínimos quadrados simples com duas variáveis? Por exemplo, digamos que os dados pareçam mostrar uma tendência quadrática e é gerada uma parábola que se ajusta muito bem aos...
Estou realizando uma regressão logística com variáveis independentes e 123 , 996 observações. Estou avaliando o ajuste do modelo para determinar se os dados atendem às premissas do modelo e produziram o seguinte gráfico de resíduos binados usando o pacote:242424123 , 996123,996123,996arm...
Para análise de regressão, geralmente é útil conhecer o processo de geração de dados para verificar como o método usado funciona. Embora seja bastante simples fazer isso para uma regressão linear simples, esse não é o caso quando a variável dependente precisa seguir uma distribuição...
A versão geral: Preciso estimar onde e são contínuos e multivariados. Prefiro fazê-lo de forma não paramétrica, porque não tenho uma boa forma funcional em mente e precisa ser algo como imparcial. Eu queria usar um estimador condicional de densidade do kernel, mas percebi que precisaria quantizar...
Eu tenho um resultado com a censura correta assim: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) onde y=10.5estão os valores de censura corretos....
Considere uma variável de resultado que possui quatro categorias claras e ordenadas. Isso parece ser um bom uso da regressão logística ordinal para estimar a Odds Ratios para o efeito das covariáveis em mover um sujeito um "degrau" da escada. Mas os assuntos estão particularmente uniformemente...
O processo de geração de dados é: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Deixe que ser uma sequência de...
Quando uso modelos de regressão, sinto desconfiança por não adotar uma premissa de associação linear; em vez disso, gosto de explorar a forma funcional das relações entre variáveis dependentes e explicativas usando regressão de suavização não paramétrica (por exemplo , modelos aditivos...
Estou usando o pacote metafor em R. Eu ajustei um modelo de efeitos aleatórios com um preditor contínuo da seguinte maneira SIZE=rma(yi=Ds,sei=SE,data=VPPOOLed,mods=~SIZE) Qual produz a saída: R^2 (amount of heterogeneity accounted for): 63.62% Test of Moderators (coefficient(s) 2): QM(df = 1)...
Ambas as respostas nesses tópicos, uma e duas afirmam que deve ser transformado antes de aplicar qualquer outra transformação aos preditores. De fato, o capítulo sobre transformações de Weisberg concentra-se mais em DV do que em preditores, assim como a página de manual powerTransform () do pacote...
O estimador de Theil-Sen é interessante para mim, no entanto, quando eu o implemento, acabo com algo que escala como O (n ^ 2). Segundo a wikipedia, ele pode ser calculado exatamente em O (n log (n)). Alguém pode me indicar uma implementação eficiente (python ou mathematica seria melhor, Matlab ou...
Atualmente, estou modelando alguns dados usando uma regressão logística binária. A variável dependente possui um bom número de casos positivos e negativos - não é escassa. Eu também tenho um grande conjunto de treinamento (> 100.000) e o número de efeitos principais nos quais estou interessado é...
Gostaria de especificar um modelo de regressão logística em que possuo o seguinte relacionamento: E[ YEu| XEu] = f( βxeu 1+ β2xeu 2)E[YEu|XEu]=f(βxEu1+β2xEu2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) que é a função inversa de logit.fff Existe uma maneira "rápida" de fazer isso com funções R...
Estou examinando tendências (entre 1998 e 2011) nas taxas de mortalidade entre pacientes com doença de Crohn. Cada paciente (caso) foi incluído entre 1998 e 2011. Na inclusão, cada paciente foi comparado a um controle saudável com a mesma idade e sexo. Estou analisando tendências nas taxas de...
Tenho desenvolvido um modelo de regressão logística baseado em dados retrospectivos de um banco de dados nacional de trauma de traumatismo craniano no Reino Unido. O principal resultado é a mortalidade em 30 dias (indicada como Outcome30medida). Outras medidas em todo o banco de dados com...
Estou tentando entender melhor a significância estatística, os tamanhos dos efeitos e similares. Tenho uma percepção (talvez errada) de que mesmo regressores irrelevantes geralmente se tornam estatisticamente significativos em grandes amostras . Por irrelevante, quero dizer que não há explicação...
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
Estou escrevendo um programa para avaliar imóveis e realmente não entendo as diferenças entre alguns modelos de regressão robustos, é por isso que não sei qual escolher. Eu tentei lmrob, ltsRege rlm. para o mesmo conjunto de dados, todos os três métodos forneceram valores diferentes para os...
Uma suposição para a análise de regressão é que e não estão entrelaçados. No entanto, quando penso nisso, parece-me que faz sentido.YXXXYYY Aqui está um exemplo. Se tivermos um teste com 3 seções (AB e C). A pontuação geral do teste é igual à soma das pontuações individuais para as 3 seções. Agora...
Estou tentando replicar o que a função dfbetas()faz R . dfbeta() não é um problema ... Aqui está um conjunto de vetores: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Se eu encaixar dois modelos de regressão da seguinte maneira: fit1 <- lm(y ~...