Вопросы с тегом «goodness-of-fit»

Имеет ли смысл и возможно ли выполнить односторонний тест KS? Какой будет нулевая гипотеза такого теста? Или тест KS по своей сути является двусторонним тестом? Мне был бы полезен ответ, который помог мне понять распределение D (я работаю через статью Масси 1951 года и нахожу описание сложным, например, и - …

15 hypothesis-testing  goodness-of-fit  kolmogorov-smirnov 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

У меня есть данные о том, сколько пользователей публикуют сколько вопросов. Например, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... Это означает, что 2 пользователя разместили по 100 вопросов, 9 пользователей - по 10 вопросов и т. Д. Итак, как я могу определить, UserCount, QuestionCountследует ли распределение степенному …

13 r  hypothesis-testing  goodness-of-fit  power-law 

Я работаю над логистической моделью, и у меня возникают трудности с оценкой результатов. Моя модель - биномиальный логит. Мои объяснительные переменные: категориальная переменная с 15 уровнями, дихотомическая переменная и 2 непрерывные переменные. Мой N большой> 8000. Я пытаюсь смоделировать решение фирм инвестировать. Зависимая переменная - это инвестиции (да / нет), …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

У меня есть выборка данных, которые были сгенерированы из непрерывной случайной величины X. И из гистограммы, которую я рисую с использованием R, я предполагаю, что, возможно, распределение X подчиняется определенному гамма-распределению. Но я не знаю точных параметров этого гамма-распределения. Мой вопрос заключается в том, как проверить, принадлежит ли распределение X …

13 distributions  hypothesis-testing  goodness-of-fit  gamma-distribution 

Этот вопрос возникает из-за моей путаницы в том, как решить, достаточно ли хороша логистическая модель. У меня есть модели, которые используют состояние пар индивидуальный проект через два года после их формирования в качестве зависимой переменной. Результат успешен (1) или нет (0). У меня есть независимые переменные, измеренные во время формирования …

13 r  logistic  goodness-of-fit  residuals 

У меня есть набор игроков. Они играют друг против друга (попарно). Пары игроков выбираются случайным образом. В любой игре один игрок выигрывает, а другой проигрывает. Игроки играют друг с другом ограниченное количество игр (некоторые игроки играют больше игр, некоторые меньше). Итак, у меня есть данные (кто выигрывает у кого и …

13 goodness-of-fit  ranking  rating 

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я пытаюсь интерпретировать вывод nls (). Я прочитал этот пост, но я все еще не понимаю, как выбрать наиболее подходящий. Из моих припадок у меня есть два выхода: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

Мне любопытно заявление, сделанное внизу первой страницы в этом тексте относительно настройкиR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Текст гласит: Логика корректировки заключается в следующем: в обычной множественной регрессии случайный предиктор объясняет в среднем пропорцию 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) вариации ответа, так что mmm случайных предикторов объясняют вместе, в среднем, m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) вариации ответа; …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

Я разрабатывал модель логистической регрессии на основе ретроспективных данных из национальной базы данных о травмах головы в Великобритании. Ключевым результатом является 30-дневная смертность (обозначается как «выживаемая» мера). Другие меры с опубликованным доказательством существенного влияния на результат в предыдущих исследованиях включают в себя: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Я собираю очень большие выборки (> 1 000 000) категориальных данных каждый день и хочу, чтобы данные выглядели «существенно» по-разному в разные дни, чтобы обнаружить ошибки в сборе данных. Я подумал, что для этого пригодится тест на пригодность (в частности, G-тест). Ожидаемое распределение дается распределением предыдущего дня. Но, поскольку мои …

12 goodness-of-fit  large-data 

Я установил свою модель и пытаюсь понять, хороша ли она. Я рассчитал рекомендуемые показатели для его оценки ( / AUC / точность / ошибка прогнозирования / и т. Д.), Но не знаю, как их интерпретировать. Короче говоря, как мне определить, хороша ли моя модель по метрике? Достаточно ли 0,6 (например), …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

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 

Тест Шарипо-Вилка, согласно википедии , проверяет нулевую гипотезу ( ) «Население обычно распределено».ЧАС0ЧАС0H_0 Я ищу похожий тест на нормальность с «Население обычно не распределено».ЧАС0ЧАС0H_0 Имея такой тест, я хочу вычислить значение, чтобы отклонить H 0 на уровне значимости α тогда и только тогда, когда p < α ; доказывая, что …

11 hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  equivalence