Pertanyaan yang diberi tag «nested-models»

Dalam literatur tentang model hierarkis / bertingkat saya sering membaca tentang "model bersarang" dan "model tidak bersarang", tetapi apa artinya ini? Adakah yang bisa memberi saya beberapa contoh atau memberi tahu saya tentang implikasi matematis dari ungkapan ini?

61 hypothesis-testing  terminology  nested-models  nested-data 

Apa saja prasyarat yang harus dipenuhi untuk perbandingan model AIC agar bekerja? Saya baru saja menjawab pertanyaan ini ketika melakukan perbandingan seperti ini: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Dengan cara ini saya membenarkan logtransformasi variabel …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Katakanlah kita harus GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Model-model ini tidak bersarang dalam arti biasa: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Saat ini saya sedang meninjau beberapa pekerjaan dan telah menemukan yang berikut, yang tampaknya salah bagi saya. Dua model campuran dipasang (dalam R) menggunakan lmer. Model tidak bersarang dan dibandingkan dengan uji rasio kemungkinan. Singkatnya, berikut adalah contoh yang dapat direproduksi dari apa yang saya miliki: set.seed(105) Resp = rnorm(100) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Baik uji rasio kemungkinan dan AIC adalah alat untuk memilih antara dua model dan keduanya didasarkan pada log-likelihood. Tapi, mengapa uji rasio kemungkinan tidak dapat digunakan untuk memilih antara dua model non-bersarang sementara AIC bisa?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Lebih khusus lagi, mengapa tes rasio kemungkinan memiliki asimtotik jika model bersarang, tetapi ini tidak lagi berlaku untuk model tidak bersarang? Saya mengerti bahwa ini mengikuti dari teorema Wilks, tetapi sayangnya, saya tidak mengerti buktinya .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

AIC didefinisikan sebagai , di mana adalah estimator kemungkinan maksimum dan adalah dimensi ruang parameter. Untuk estimasi , biasanya diabaikan faktor konstan dari kepadatan. Ini adalah faktor yang tidak bergantung pada parameter, untuk menyederhanakan kemungkinan. Di sisi lain, faktor ini sangat penting untuk perhitungan AIC, mengingat bahwa ketika membandingkan model …

12 model-selection  aic  nested-models 

Sejauh ini saya telah melihat ANOVA digunakan dalam dua cara: Pertama , dalam teks statistik pengantar saya, ANOVA diperkenalkan sebagai cara untuk membandingkan rata-rata tiga kelompok atau lebih, sebagai peningkatan dibandingkan perbandingan berpasangan, untuk menentukan apakah salah satu cara memiliki perbedaan yang signifikan secara statistik. Kedua , dalam teks pembelajaran …

11 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models