Вопросы с тегом «residuals»

У меня странный вопрос. Предположим, что у вас есть небольшая выборка, в которой зависимая переменная, которую вы собираетесь анализировать с помощью простой линейной модели, сильно искажена. Таким образом, вы предполагаете, что не является нормально распределенным, потому что это приведет к нормально распределенному . Но когда вы вычисляете график QQ-Normal, есть …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

У меня был вопрос о том, как интерпретировать графики, созданные с помощью plot (lm) в R. Мне было интересно, можете ли вы, ребята, сказать мне, как интерпретировать графики масштаба-местоположения и левереджа? Любые замечания будут оценены. Предположим, базовые знания статистики, регрессии и эконометрики.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Какие диагностические графики (и, возможно, формальные тесты) вы считаете наиболее информативными для регрессий, где результат представляет собой переменную счета? Я особенно заинтересован в пуассоновских и отрицательных биномиальных моделях, а также в аналогах с нулевой раздувкой и препятствием каждой из них. Большинство источников, которые я обнаружил, просто наносят графики остатков в …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Отвечая на этот вопрос, Джон Кристи предложил оценить соответствие моделей логистической регрессии путем оценки остатков. Я знаком с тем, как интерпретировать невязки в OLS, они находятся в том же масштабе, что и DV, и очень четко различие между y и y, предсказанное моделью. Однако для логистической регрессии, в прошлом я …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

На странице Википедии в ANOVA перечислены три предположения , а именно: Независимость случаев - это предположение модели, которая упрощает статистический анализ. Нормальность - распределение остатков нормальное. Равенство (или «однородность») дисперсий, называемых гомоскедастичностью ... Интересным моментом здесь является второе предположение. Несколько источников перечисляют это предположение по-разному. Некоторые говорят о нормальности исходных …

52 anova  residuals  assumptions  normality-assumption 

Я видел, что «остатки» по-разному определяются как «прогнозируемые минус фактические значения» или «фактические минус прогнозируемые значения». В целях иллюстрации, чтобы показать, что обе формулы широко используются, сравните следующие результаты веб-поиска: остаточный «прогнозируемый минус фактический» остаточный "фактический минус прогнозируется" На практике это почти никогда не имеет значения, так как знак невязочных …

46 residuals  terminology  error 

В статье «Дискуссия: должны ли экологи стать байесовцами?» Брайан Деннис дает удивительно сбалансированный и позитивный взгляд на байесовскую статистику, когда его цель, похоже, состоит в том, чтобы предупредить людей об этом. Тем не менее, в одном абзаце, без каких-либо ссылок или оправданий, он говорит: Понимаете, байесовцам не разрешено смотреть на …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

На этом сайте есть несколько потоков, обсуждающих, как определить, асимптотически ли нормально распределены остатки OLS . В этом превосходном ответе представлен другой способ оценки нормальности остатков с помощью R-кода . Это еще одно обсуждение практической разницы между стандартизированными и наблюдаемыми остатками. Но допустим, что остатки определенно не распределяются нормально, как …

45 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

Кто-нибудь знает, как определить, являются ли пункты 7, 16 и 29 влиятельными или нет? Я где-то читал, что, поскольку расстояние Кука меньше 1, это не так. Я прав?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

При запуске модели множественной регрессии в R один из выходных сигналов представляет собой остаточную стандартную ошибку 0,0589 при 95 161 степени свободы. Я знаю, что 95 161 степень свободы определяется разницей между количеством наблюдений в моей выборке и количеством переменных в моей модели. Какова остаточная стандартная ошибка?

35 regression  standard-error  residuals 

Рассмотрим следующую фигуру из линейных моделей Faraway с R (2005, стр. 59). Первый график, по-видимому, указывает на то, что остатки и подогнанные значения некоррелированы, поскольку они должны быть в гомоскедастической линейной модели с нормально распределенными ошибками. Поэтому второй и третий графики, которые, кажется, указывают на зависимость между невязками и подобранными …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

Средняя квадратическая ошибка остаточная сумма квадратов остаточная стандартная ошибка средняя квадратическая ошибка ошибка теста Я думал, что привык понимать эти термины, но чем больше я сталкиваюсь со статистическими проблемами, тем больше я запутываюсь в том, что я сам себя угадаю. Я хотел бы получить подтверждение и конкретный пример Я могу …

34 r  regression  residuals 

Эта проблема, кажется, постоянно поднимает свою уродливую голову, и я пытаюсь обезглавить ее для моего собственного понимания статистики (и здравомыслия!). Допущения общих линейных моделей (t-критерий, ANOVA, регрессия и т. Д.) Включают «допущение нормальности», но я обнаружил, что это редко описывается четко. Я часто сталкиваюсь с учебниками / руководствами по статистике …

34 normal-distribution  residuals  normality-assumption 

Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Я ищу рекомендации о том, как интерпретировать остаточные графики моделей GLM. Особенно пуассоновские, отрицательные биномиальные, биномиальные модели. Что мы можем ожидать от этих графиков, когда модели «правильные»? (например, мы ожидаем, что дисперсия будет расти по мере увеличения прогнозируемого значения при работе с моделью Пуассона) Я знаю, что ответы зависят от …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals