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Combinación de 2 variables con una correlación inusual

Estoy haciendo un proyecto en el que utilizo un modelo lineal para calcular la influencia de diferentes parámetros en las poblaciones de aves urbanas. Un reciente estudiar produjo resultados muy significativos que quiero incorporar a mi análisis, pero no estoy seguro de cómo hacerlo.

El estudio demostró que el tamaño relativo del cerebro (RBS) y el valor de la cría (BV) son muy buenos predictores de lo bien que sobrevive una especie de ave en las ciudades, pero sólo cuando se utilizan juntos de forma inusual. Las especies que se comportan bien en las ciudades tienen un RBS y un BV muy altos, o un RBS y un BV relativos muy bajos. Figura 2 describe muy bien los resultados.

Necesito incluir los resultados de este documento en mi análisis, pero no tengo ni idea de cómo incorporarlos a un modelo lineal. Si pongo RBS y BV en el modelo lineal como parámetros separados, estoy bastante seguro de que mi modelo será completamente inexacto. Necesito combinar de alguna manera RBS y BV en un solo parámetro, pero no tengo idea de cómo hacerlo. No tengo mucha experiencia con los modelos no lineales, pero por lo que sé, tendría que combinar de algún modo estos dos parámetros para obtener resultados precisos.

¿Alguna idea?

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hagubear Puntos 359

Tienes razón: la regresión lineal no funcionará bien aquí.

Sus opciones son: transformar las características, o utilizar un tipo diferente de regresión. (Y, por supuesto, los métodos basados en el kernel son "un tipo diferente de regresión" que en realidad están transformando implícitamente las características, por lo que siempre es una opción).

Para este problema en particular, una cosa que puedes hacer es convertir tus entradas de [x, y] a [x*x, x*y, y*y, x, y] que permite expresar cualquier función cuadrática sobre estas dos dimensiones.

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