Regresión Flashcards

Repaso conceptos generales

1
Q

En una regresión lineal, con qué datos se estiman los parámetros?

A

datos de entrenamiento , con eso saco y gorro (estimado)

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2
Q

A qué es igual el residual de i?

A

ei= yi- yi estimado, la diferencia entre la observada y la predicha

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3
Q

los coeficientes tienen como objetivo minimizar…?

A

la suma residual de cuadrados (RSS)

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4
Q

Qué es el intercepto en una regresión lineal?

A

es el esperado de Y

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5
Q

el modelo de f es la linea…

A

de regresión poblacional

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6
Q

la estimación del modelo f se realiza por medio de

A

la línea de mínimos cuadrados

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7
Q

Cómo sé si un estimador es insesgado?

A

si el valor esperado de mi estimador es igual al parámetro

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8
Q

Si bien el valor esperado del estimador insesgado tiende a converger con el parámetro objetivo este puede estar lejos del valor real. Esto cómo se mide?

A

Con el error estándar del estimado

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9
Q

las fórmulas de los estimativos de errores estándar requieren dos supuestos:

A
  • independencia
  • misma desviación estándar
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10
Q

Error estándar residual

A

sqrt( RSS / (n-2) ), es la misma desviación estándar de los errores

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11
Q

para medir la presición de los estimadores se usan

A

pruebas de hipótesis de significancia individual

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12
Q

si la prueba de hipotesis de significancia individual para una única variable da un p valor de 0.002 que pasa con el modelo?

A

a un nivel de significancia del 0.05 no hay evidencia suficiente para rechazar la nula, es decir el modelo se reduce al modelo nulo

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13
Q

Con que estadístico se mide la presición de los estimadores?

A

una prueba t

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14
Q

Si no hay relación entre X y Y entonces el estadístico va a seguir una distribución…

A

t con n-2 grados de libertad

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15
Q

Cómo se cuantifica el ajuste del modelo a los datos?

A

R cuadrado y con el error estándar residual (RSE)

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16
Q

qué es el RSE

A

es un estimativo de la desviación estándar del error,
irreducible. Es el valor promedio que en que la respuesta se desviará
de la línea de regresión verdadera.

17
Q

el R cuadrado para una regresión simple es igual a …

A

la correlación

18
Q

En una regresión linela múltiple cómo se evalua la presición de los betas estimados?

A

prueba de significancia global con una prueba F

19
Q

Los valores 𝑝 de cada variable …

A

reportan el efecto parcial de incluir
cada variable al modelo

20
Q

criterios para la selección de variables:

A
  • criterio de información de Akaike (AIC)
  • criterio de información Bayesiano (BIC)
  • R ^2 ajustado
21
Q

metodologías para la selección de variables

A
  • forward
    -backward
    -mixed
22
Q

En qué consiste el método de selección Forward?

A

se comienza con el modelo nulo, se ajustan 𝑝
regresiones lineales simples y se adjunta el predictor con el menor 𝑅𝑆𝑆.
Se sigue hasta que se alcanza una regla de parada.

23
Q

En qué consiste el método de selección Backward?

A

se comienza con el modelo que incluye todas las
variables, y se elimina la variable con el mayor valor 𝑝 y así
sucesivamente hasta que se alcanza una regla de parada.

24
Q

En qué consiste el método de selección mixed?

A

se combinan las técnicas anteriores, se comienza con
el modelo nulo y se adiciona una variable, si en algún momento del
procedimiento el valor 𝑝 de alguna variable sube por encima de un
valor específico se elimina esta variable del modelo.

25
Q

Qué problema tiene estimar por MCO una respuesta cualitativa o categórica?

A
  • discretitud
  • acotamiento
  • heterocedasticidad
26
Q

Para modelar estas variables categóricas se usa…

A

modelos no lineales, como el logit y el probit

27
Q

Estos modelos no lineales que estiman?

A

la probabilidad de que suceda cada categoría dados los predictores

28
Q

En el modelo logit cómo se estiman los coeficientes?

A

por máxima verosimilitud

29
Q

Cuando se tiene una regresión multinomial (que la variable de respuesta tiene as de dos clases ) cómo se estima el modelo?

A

se escoje una variable base y de ahí parte mi probabilidad condicional