Pertanyaan yang diberi tag «residuals»

Pertanyaan ini muncul dari kebingungan aktual saya tentang bagaimana memutuskan apakah model logistik cukup baik. Saya memiliki model yang menggunakan keadaan berpasangan-proyek individu dua tahun setelah mereka dibentuk sebagai variabel dependen. Hasilnya berhasil (1) atau tidak (0). Saya memiliki variabel independen yang diukur pada saat pembentukan pasangan. Tujuan saya adalah …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

Saya telah berdiskusi dengan beberapa anggota lab tentang ini, dan kami telah pergi ke beberapa sumber tetapi masih belum memiliki jawabannya: Ketika kita mengatakan GLM memiliki keluarga poisson katakanlah apakah kita berbicara tentang distribusi residu atau variabel respon? Poin pertentangan Membaca ini artikel itu menyatakan bahwa asumsi GLM adalah Independensi …

13 generalized-linear-model  residuals  assumptions 

Saya telah menggunakan model tuning caret, tetapi kemudian menjalankan kembali model menggunakan gbmpaket. Ini adalah pemahaman saya bahwa caretpaket menggunakan gbmdan hasilnya harus sama. Namun, hanya menjalankan tes cepat menggunakan data(iris)menunjukkan perbedaan dalam model sekitar 5% menggunakan RMSE dan R ^ 2 sebagai metrik evaluasi. Saya ingin menemukan kinerja model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Ketika pemodelan seri waktu satu memiliki kemungkinan untuk (1) memodelkan struktur korelasional dari istilah kesalahan seperti misalnya proses AR (1) (2) termasuk variabel dependen tertinggal sebagai variabel penjelas (di sisi kanan) Saya mengerti bahwa mereka kadang-kadang alasan yang masuk akal (2). Namun, apa alasan metodologis untuk melakukan (1) atau (2) …

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Di sini salah tafsir dari asumsi normalitas dalam regresi linier dibahas (bahwa 'normalitas' merujuk X dan / atau Y daripada residual), dan poster bertanya apakah mungkin untuk memiliki X dan Y yang terdistribusi secara tidak normal. dan masih memiliki residu terdistribusi normal. Pertanyaan saya adalah: apakah X yang didistribusikan secara …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Mengapa perlu menempatkan asumsi distribusi pada kesalahan, yaitu ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , dengan .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Kenapa tidak menulis y i ~ N ( X β , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , dengan ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Saya seorang mahasiswa Phd dalam psikologi eksperimental dan saya berusaha keras untuk meningkatkan keterampilan dan pengetahuan saya tentang bagaimana menganalisis data saya. Sampai tahun ke 5 saya di Psikologi, saya berpikir bahwa model seperti regresi (misalnya, ANOVA) mengasumsikan hal-hal berikut: normalitas data homogenitas varians untuk data dan sebagainya Program sarjana …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

Saya melakukan model linear umum, di mana saya harus menentukan keluarga yang berbeda dari yang normal. Berapa distribusi residu yang diharapkan? Misalnya, apakah residu harus didistribusikan secara normal?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

Pertanyaan ini agak umum dan bertele-tele, tapi tolong tahan dengan saya. Dalam aplikasi saya, saya memiliki banyak dataset, masing-masing terdiri dari ~ 20.000 titik data dengan ~ 50 fitur dan satu variabel biner yang tergantung. Saya mencoba untuk memodelkan dataset menggunakan regresi logistik teratur (paket R glmnet ) Sebagai bagian …

12 logistic  residuals 

Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Saya memiliki regresi linier yang cukup bagus, saya kira (ini untuk proyek universitas jadi saya tidak benar-benar harus super akurat). Intinya adalah, jika saya memplot residu vs nilai prediksi, ada (menurut guru saya) sedikit heteroskedastisitas. Tetapi jika saya memplot QQ-Plot dari residu, jelas bahwa mereka terdistribusi secara normal. Selain itu, …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

Ketika Anda melakukan regresi OLS dan memplot residu yang dihasilkan, bagaimana Anda bisa tahu apakah residu itu autokorelasi? Saya tahu ada tes untuk ini (Durbin, Breusch-Godfrey) tapi saya bertanya-tanya apakah Anda bisa melihat plot untuk mengukur apakah autokorelasi bisa menjadi masalah (karena untuk heteroskedastisitas itu cukup mudah dilakukan).

12 regression  autocorrelation  residuals 

Saya mencoba memperkirakan regresi linier berganda dalam R dengan persamaan seperti ini: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) pertanyaan dan pertanyaan adalah seri waktu data triwulanan, dibangun bersama askings <- ts(...). Masalahnya sekarang adalah bahwa saya mendapat residu autokorelasi. Saya tahu bahwa adalah mungkin untuk …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

Ini adalah plot mosaik dataset tabel kontingensi yang HairEyeColordijelaskan di sini . Bagaimana cara menafsirkan warna yang mewakili residu? Apa perbedaan antara residu Pearson tinggi dan positif (ditunjukkan dengan warna biru) versus yang rendah dan negatif yang ditunjukkan dengan warna merah?

11 data-visualization  chi-squared  residuals  contingency-tables