Вопросы с тегом «residuals»

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 

Я обсуждал это с несколькими сотрудниками лаборатории, и мы обратились к нескольким источникам, но до сих пор не получили ответа: Когда мы говорим, что у GLM есть семейство пуассонов , скажем, мы говорим о распределении остатков или переменной отклика? Спорные вопросы Читая эту статью, она утверждает, что допущения GLM - …

13 generalized-linear-model  residuals  assumptions 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

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 

При моделировании временных рядов можно (1) смоделировать корреляционную структуру слагаемых ошибок, например, процесс AR (1) (2) включает в себя переменную с запаздыванием в качестве объясняющей переменной (справа) Я понимаю, что их иногда есть веские причины для (2). Однако, каковы методологические причины, чтобы сделать (1) или (2) или даже оба?

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Здесь обсуждается неправильное толкование предположения о нормальности в линейной регрессии (что «нормальность» относится к X и / или Y, а не к остаткам), и автор спрашивает, возможно ли иметь ненормально распределенные X и Y и все еще имеют нормально распределенные остатки. Мой вопрос: нормально ли распределены X и Y с …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

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 

Почему необходимо сделать предположение о распределении ошибок, т.е. ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Почему бы не написать у я ~ Н ( Х β , сг 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , с ,yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim …

12 regression  normal-distribution  residuals  assumptions  notation 

Я аспирант в области экспериментальной психологии, и я стараюсь улучшить свои навыки и знания о том, как анализировать мои данные. До пятого курса психологии я думал, что регрессионные модели (например, ANOVA) предполагают следующее: нормальность данных однородность дисперсии для данных и так далее Мои курсы бакалавриата заставляют меня полагать, что предположения …

12 regression  dataset  residuals  assumptions 

Я выполняю обобщенную линейную модель, где я должен указать семью, отличную от нормальной. Каково ожидаемое распределение остатков? Например, должны ли остатки распределяться нормально?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

Этот вопрос довольно общий и многословный, но, пожалуйста, потерпите меня. В моем приложении у меня есть много наборов данных, каждый из которых состоит из ~ 20 000 точек данных с ~ 50 объектами и одной зависимой двоичной переменной. Я пытаюсь смоделировать наборы данных с помощью регуляризованной логистической регрессии (пакет R …

12 logistic  residuals 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

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 

Полагаю, у меня неплохая линейная регрессия (это для университетского проекта, поэтому мне не нужно быть очень точным). Дело в том, что если я построю график зависимости остатков от прогнозируемых значений, то (по словам моего учителя) есть намек на гетероскедастичность. Но если я нанесу QQ-график остатков, ясно, что они нормально распределены. …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

Когда вы делаете регрессию OLS и строите результирующие остатки, как вы можете определить, являются ли эти остатки автокоррелированными? Я знаю, что есть тесты для этого (Durbin, Breusch-Godfrey), но мне было интересно, можете ли вы просто посмотреть на график, чтобы оценить, может ли автокорреляция быть проблемой (потому что для гетероскедастичности это …

12 regression  autocorrelation  residuals 

Я пытаюсь оценить множественную линейную регрессию в R с помощью следующего уравнения: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) Задания и вопросы представляют собой квартальные временные ряды данных, построенные с помощью askings <- ts(...). Проблема в том, что я получил автокоррелированные остатки. Я знаю, что можно …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

Это мозаичный график набора данных таблицы сопряженности, HairEyeColorописанный здесь . Как мне интерпретировать цвета, представляющие остатки? В чем разница между высокими и положительными остатками Пирсона (показаны синим цветом) по сравнению с низкими и отрицательными, показанными красным цветом?

11 data-visualization  chi-squared  residuals  contingency-tables