Вопросы с тегом «deviance»

Как интерпретировать нулевое и остаточное отклонение в GLM в R? Мол, мы говорим, что чем меньше AIC, тем лучше. Существует ли аналогичная и быстрая интерпретация отклонений? Нулевое отклонение: 1146,1 на 1077 степеней свободы Остаточное отклонение: 4589,4 на 1099 степеней свободы AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

Что такое «отклонение», как оно рассчитывается и как его используют в различных областях статистики? В частности, меня лично интересует его использование в CART (и его реализация в rpart в R). Я спрашиваю об этом, потому что в вики-статье, похоже, чего-то не хватает, и ваши идеи будут приветствоваться.

45 r  cart  rpart  deviance 

Я хочу выполнить логистическую регрессию со следующим биномиальным ответом и с и качестве моих предикторов. Икс1Икс1X_1Икс2Икс2X_2 Я могу представить те же данные, что и ответы Бернулли, в следующем формате. Результаты логистической регрессии для этих двух наборов данных в основном одинаковы. Остатки отклонения и AIC различны. (Разница между нулевым отклонением и …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Я перекрестно проверяю модель, которая пытается предсказать счет. Если бы это была проблема бинарной классификации, я бы вычислял AUC вне складывания, а если бы это была проблема регрессии, я бы вычислял среднеквадратичное среднеквадратичное значение или MAE. Для модели Пуассона какие метрики ошибок я могу использовать для оценки «точности» прогнозов вне …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я только что прочитал о мере отклонения для логистической регрессии. Однако та часть, которая называется насыщенной моделью, мне не ясна. Я сделал обширный поиск в Google, но ни один из результатов не ответил на мой вопрос. До сих пор я обнаружил, что насыщенная модель имеет параметр для каждого наблюдения, что, …

17 logistic  deviance 

Я знаю, что стандартизированные остатки Пирсона получены традиционным вероятностным способом: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} и Остаточные отклонения получаются более статистическим способом (вклад каждой точки в вероятность): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} где = 1, если y i = 1, и s i = -1, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Справочная информация: В настоящее время я занимаюсь сравнением различных байесовских иерархических моделей. Данные yijyijy_{ij} являются числовыми показателями благосостояния для участника iii и времени jjj . У меня около 1000 участников и от 5 до 10 наблюдений на каждого участника. Как и в случае большинства продольных наборов данных, я ожидаю увидеть …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Как часть вывода обобщенной линейной модели, нулевое и остаточное отклонение используются для оценки модели. Я часто вижу формулы для этих величин, выраженные в виде логарифмической вероятности насыщенной модели, например: /stats//a/113022/22199 , Логистическая регрессия: как получить насыщенную модель Насколько я понимаю, насыщенная модель - это модель, которая идеально соответствует наблюдаемой реакции. …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Вот мой контекст для этого вопроса: Из того, что я могу сказать, мы не можем запустить обычную регрессию наименьших квадратов в R при использовании взвешенных данных и surveyпакета. Здесь мы должны использовать svyglm(), который вместо этого запускает обобщенную линейную модель (что может быть тем же самым? Я нечеткий здесь с …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Для моего текущего исследования я использую метод Лассо через пакет glmnet в R для биномиальной зависимой переменной. В glmnet оптимальная лямбда определяется путем перекрестной проверки, и полученные модели можно сравнивать с различными показателями, например, ошибочной классификацией или отклонением. Мой вопрос: как именно определяется девиация в glmnet? Как рассчитывается? (В соответствующей …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

Масштабное отклонение, определяемое как D = 2 * (логарифмическая вероятность насыщенной модели минус логарифмическая вероятность подобранной модели), часто используется как мера соответствия модели в модели GLM. Объясненное отклонение в процентах, определенное как [D (нулевая модель) - D (подходящая модель)] / D (нулевая модель), также иногда используется в качестве аналога GLM …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Трудно сказать, что здесь спрашивают. Этот вопрос является двусмысленным, расплывчатым, неполным, чрезмерно широким или риторическим, и на него нельзя дать разумный ответ в его нынешней форме. Чтобы получить разъяснения по этому вопросу, чтобы его можно было снова открыть, посетите справочный центр . Закрыто 7 лет назад . У меня есть …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance