Modelo aditivo y modelo multiplicativo

Modelo Aditivo y Modelo Multiplicativo en Regresión El modelo aditivo y el modelo multiplicativo son generalizaciones del modelo de regresión lineal “habitual” (Hastie & Tibshirani, 1990). El modelo aditivo es la suma aritmética de los efectos individuales de las variables predictoras . Para un experimento de dos factores (X, Y), el modelo aditivo puede ser … Leer completo

Datos sin tendencia

¿Qué significa Detrend Data? Detrending es eliminar una tendencia de una serie de tiempo ; una tendencia generalmente se refiere a un cambio en la media a lo largo del tiempo. Cuando elimina la tendencia de los datos, elimina un aspecto de los datos que cree que está causando algún tipo de distorsión. Por ejemplo, … Leer completo

Modelos Semiparamétricos: Definición Simple y Ejemplos

Un modelo semiparamétrico es un modelo de regresión con un componente de dimensión finita e infinita. Un componente de dimensión finita está atravesado por una lista de vectores (un vector es un objeto que tiene tanto magnitud como dirección). Los espacios bidimensionales y tridimensionales con los que tratamos en la geometría cotidiana son ejemplos de … Leer completo

Regresión por pasos

La regresión por pasos es una forma de construir un modelo agregando o eliminando variables predictoras , generalmente a través de una serie de pruebas F o pruebas T. Las variables que se agregarán o eliminarán se eligen en función de las estadísticas de prueba de los coeficientes estimados . Si bien la técnica tiene … Leer completo

Coeficiente no estandarizado

Los coeficientes no estandarizados se utilizan en el análisis de regresión. Los coeficientes no estandarizados son coeficientes ‘en bruto’ producidos por análisis de regresión cuando el análisis se realiza en variables originales no estandarizadas. A diferencia de los coeficientes estandarizados, que son coeficientes normalizados sin unidades, un coeficiente no estandarizado tiene unidades y una escala … Leer completo