Então, estou brincando com a idéia de escrever um algoritmo que cresce e remove uma árvore de regressão dos dados e, em seguida, nos nós terminais da árvore, cabe um GLM. Eu tenho tentado ler sobre a idéia, mas não consigo encontrar um nome consistente para a técnica. Eu o li como árvores de...
Recentemente, um projeto em que estou envolvido fez uso de um perceptron linear para regressão múltipla (21 preditores). Utilizou GD estocástico. Como isso é diferente da regressão linear
Se R ao quadrado ajustado é superior a R ao quadrado, por que o software estatístico continua relatando o último? Existe algum tipo de situação em que um pesquisador pode preferir usar R ao quadrado em vez de R ao quadrado
Para minha tese de mestrado, quero basicamente descobrir por que os países em desenvolvimento estão estagnados. Além dos aspectos teóricos, também quero fazer uma regressão. Quero regredir o crescimento do PIB ou do PIB como variável dependente de muitas variáveis independentes, como mandato do...
Digamos que estamos interessados em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Amostra de alunos de várias escolas diferentes. o seguinte modelo de efeitos mistos: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+ escolaj+
Andrew Gelman, em uma publicação recente em seu blog, sugere o uso de uma classificação, transformando a classificação em um z-score e, em seguida, usando ferramentas e testes paramétricos em vez de executar testes não paramétricos. Eu nunca ouvi isso antes. Uma pesquisa no Google me indicou essa...
Estou tentando determinar qual alfa usar na minha glmnetfunção, mas o arquivo de ajuda diz-me: Observe que o cv.glmnet NÃO procura valores para alfa. Um valor específico deve ser fornecido, caso contrário, alfa = 1 é assumido por padrão. Se os usuários também desejam validar cruzadamente o alfa,...
Antecedentes: eu gostaria de realizar uma meta-regressão usando estudos que tenham (1) vários resultados / construções (= multivariados) e (2) tamanhos de efeitos múltiplos para cada um desses resultados devido a diferentes medidas. Aqui está um esquema que, com sorte, explica melhor: Estudo 1,...
Atualmente, estou trabalhando para modelar mortes por AIDS ao longo do tempo usando um GLM em R. Sei que existem duas opções possíveis para a função de link para dados de Poisson, log e raiz quadrada. Eu sei que a raiz quadrada resolveria problemas de variabilidade, enquanto o log é necessário...
Estou fazendo uma pesquisa usando regressão logística. 10 variáveis influenciam a variável dependente. Um dos itens acima é categórico (por exemplo, entrega expressa, entrega padrão, etc.). Agora, quero classificar essas categorias com base na "força" de seus efeitos na variável...
Suponha que eu tenha um resultado contínuo ye dois fatores preditores fatoriais, cada um com dois níveis. Um dos meus preditores categóricos,, drugpode ter dois níveis ("A" ou "B"), o outro é smokeYes. Quando executo um modelo de regressão, posso escolher a linha de base ou o nível de referência...
Eu me pergunto sobre a finura ideal da grade e qual é a relação entre a finura da grade e a super adaptação em métodos de regularização como LASSO, regressão de crista ou rede elástica. Suponha que eu queira ajustar um modelo de regressão usando LASSO a uma amostra de 500 observações (não...
Estou usando R para executar regressão linear. Vi maneiras de calcular intervalos de previsão, mas estes dependem de dados homoscedásticos. Existe uma maneira de calcular intervalos de previsão com dados
Comunidade SE, espero obter algumas idéias sobre o seguinte problema. Dado um modelo de regressão linear simples, Sob uma função de probabilidade gaussiana com termos de erro homoscedástico, a distribuição condicional da variável dependente assume a forma Atribuo um conjugado condicional (não...
Estou usando a função Deming fornecida por Terry T. neste segmento de ajuda r arquivado . Estou comparando dois métodos, então tenho dados parecidos com este: y x stdy stdx 1 1.2 0.23 0.67 2 1.8 0.05 0.89 4 7.5 1.13 0.44 ... ... ... ... Fiz minha regressão de Deming (também chamada de "regressão...
Descobri que, para um modelo de regressão linear simples, o OLS e o método de máxima verossimilhança (assumindo a distribuição Normal) fornecem a mesma saída (valores de parâmetros). A partir disso, podemos dizer que o OLS também faz suposições implícitas sobre a distribuição Normal ou vice-versa?...
No livro "Os Elementos da Aprendizagem Estatística" no capítulo 2 ("Modelos lineares e mínimos quadrados; página no: 12"), está escrito que No espaço de entrada / saída dimensional (p + 1), (X, Y) representa um hiperplano. Se a constante estiver incluída em X, o hiperplano inclui a origem e é...
Digamos que eu tenho três conjuntos de dados de tamanho cada:nnn = alturas de pessoas apenas dos EUAy1y1y_1 = alturas de homens de todo o mundoy2y2y_2 = alturas das mulheres de todo o mundoy3y3y_3 E eu construir um modelo linear para cada com fatores , i = 1 , . . . , k :xEuxix_ii = 1 , . ....
Estou ajustando alguns modelos aditivos generalizados usando o mgcvpacote em R e quero testar entre dois modelos; se posso remover um termo ou não. Estou, no entanto, obtendo resultados conflitantes (até onde sei). Um modelo, m1, com um termo suave para xadicionado, parece dar um melhor ajuste em...
Se eu tiver razões teóricas para supor que os dados possam se encaixar em uma equação incomum, como a seguinte: YEu= (β0 0+β1 1x1 i+β2x2 i+ϵEu)β3Yi=(β0+β1x1i+β2x2i+ϵi)β3Y_i = (\beta_0 + \beta_1x_{1i} + \beta_2x_{2i} + \epsilon_i)^{\beta_3} Posso usar a regressão linear múltipla de mínimos...