«deviance» etiketlenmiş sorular

GL'deki GLM'deki Boş ve Artık Sapma nasıl yorumlanır? Mesela küçük AIC'in daha iyi olduğunu söylüyoruz. Sapmalar için de benzer ve hızlı bir yorum var mı? Sıfır sapma: 1146.1 1077 serbestlik derecesinde Artık sapma: 4589.4 1099 serbestlik derecesinde AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

“Sapma” nedir, nasıl hesaplanır ve istatistiki olarak farklı alanlarda kullanımları nelerdir? Özellikle, CART’daki kullanımlarıyla (ve R’de rpart’taki uygulaması) kişisel olarak ilgileniyorum. Bunu soruyorum çünkü wiki makalesi biraz eksik görünüyor ve görüşleriniz en iyi şekilde karşılanacak.

45 r  cart  rpart  deviance 

Aşağıdaki binom yanıtı ve belirteçlerim olarak ve ile lojistik regresyon yapmak istiyorum . X1X1X_1X2X2X_2 Bernoulli'nin verdiği cevaplarla aynı verileri aşağıdaki biçimde sunabilirim. Bu 2 veri seti için lojistik regresyon çıktıları çoğunlukla aynıdır. Sapma artıkları ve AIC farklıdır. (Boş sapma ve artık sapma arasındaki fark her iki durumda da aynıdır - …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Sayımı tahmin etmeye çalışan bir modeli çapraz onaylıyorum. Bu ikili bir sınıflandırma problemi olsaydı, katlanma dışı AUC'yi hesaplardım ve bu bir regresyon sorunu olsaydı, katlanma dışı RMSE ya da MAE'yi hesaplardım. Poisson modelinde, örnek dışı tahminlerin "doğruluğunu" değerlendirmek için hangi hata ölçümlerini kullanabilirim? Tahminlerin gerçek değerleri ne kadar iyi sipariş …

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

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #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 repeatability R = …

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 

Sadece lojistik gerilemenin sapma ölçüsünü okudum. Ancak, doymuş model adı verilen kısım benim için net değil. Kapsamlı bir Google araması yaptım ancak sonuçların hiçbiri sorumu yanıtlamadı. Şimdiye kadar, doymuş bir modelin her gözlem için bir parametre olduğunu ve bunun sonucunda mükemmel bir uyumla sonuçlandığını öğrendim. Bu benim için açık. Ancak: …

17 logistic  deviance 

Standart Pearson Kalıntılarının geleneksel olasılıklarla elde edildiğini biliyorum: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} ve Sapma Kalıntıları daha istatistiksel bir yolla elde edilir (her noktanın olasılığa katkısı): 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)]} burada ise 1 = 1 = ise = -1 = 0.sisis_iyiyiy_isisis_iyiyiy_i Bana, sezgisel olarak, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Arka plan: Şu anda çeşitli Bayes hiyerarşik modellerini karşılaştırarak bazı çalışmalar yapıyorum. verileri , katılımcı ve zaman için sayısal refah ölçüleridir . Katılımcı başına yaklaşık 1000 katılımcım ve 5 ila 10 gözlemim var. i jyben jyijy_{ij}beniijjj Çoğu boyuna veri kümesinde olduğu gibi, zamana daha yakın olan gözlemlerin birbirinden ayrı olanlardan …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Genelleştirilmiş bir doğrusal modelin çıktısının bir parçası olarak, modeli değerlendirmek için boş ve artık sapma kullanılır. Sıklıkla bu miktarların formüllerini doygun modelin günlük olasılığı açısından ifade ediyorum, örneğin: /stats//a/113022/22199 , Lojistik Regresyon: Doygun bir model nasıl elde edilir Doymuş model, anladığım kadarıyla, gözlemlenen yanıta tam olarak uyan modeldir. Bu nedenle, …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

İşte bu soruya ilişkin bağlamım: Anlayabildiğim kadarıyla, ağırlıklı veri ve surveypaketi kullanırken R'de sıradan bir en küçük kareler regresyonunu çalıştıramayız . Burada kullanmak zorundayız svyglm(), bunun yerine genelleştirilmiş doğrusal bir model çalıştırıyor olmalıyız (aynı şey olabilir mi? Burada neyin farklı olduğu konusunda bulanıkım). OLS ve lm()fonksiyon aracılığıyla, yorumunu anladığım bir …

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

Mevcut araştırma için Binom bağımlı bir değişkene R glmnet paketi aracılığıyla Kement yöntemini kullanıyorum. Glmnet'te optimal lambda çapraz validasyon yoluyla bulunur ve ortaya çıkan modeller çeşitli ölçümlerle karşılaştırılabilir, örneğin yanlış sınıflandırma hatası veya sapma. Benim sorum: glmnet'te sapma tam olarak nasıl tanımlanır? Nasıl hesaplanır? (Friedman ve ark.'nın "Koordinat İniş Yoluyla …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

D = 2 * (doymuş modelin log-olasılığı eksi modelin log-olasılığı) olarak tanımlanan ölçek sapması genellikle GLM modellerinde uyum iyiliğinin bir ölçüsü olarak kullanılır. [D (null model) - D (takılı model)] / D (null model) olarak tanımlanan açıklanan yüzde sapma, bazen doğrusal regresyonun R-karesi için GLM analogu olarak da kullanılır. ZIP …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Burada ne sorulduğunu söylemek zor. Bu soru belirsiz, belirsiz, eksik, aşırı geniş veya retoriktir ve mevcut haliyle makul bir şekilde cevaplanamaz. Bu sorunun yeniden açılabilmesi için açıklığa kavuşturulması konusunda yardım için yardım merkezini ziyaret edin . 7 yıl önce kapalı . Doğrusal olmayan bir modelim var , burada standart normal …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance