«nested-models» etiketlenmiş sorular

Hiyerarşik / çok seviyeli modeller hakkındaki literatürde sık sık "iç içe modeller" ve "iç içe olmayan modeller" hakkında okudum, ama bu ne anlama geliyor? Birileri belki bana bazı örnekler verebilir veya bu ifadenin matematiksel etkilerinden bahseder mi?

61 hypothesis-testing  terminology  nested-models  nested-data 

AIC modelinin işe yaraması için yerine getirilmesi gereken ön koşullar nelerdir? Böyle bir karşılaştırma yaptığımda bu soruyu daha yeni çözdüm: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Bu sayede logdeğişken dönüşümünü haklı çıkardım usili. Fakat örneğin bağımlı …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Diyelim ki GLMM'lerimiz var mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Bu modeller olağan anlamda iç içe değildir: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Şu anda bazı çalışmaları gözden geçiriyorum ve aşağıdakilerle karşılaştım, ki bu benim için yanlış görünüyor. Lmer kullanılarak iki karışık model (R olarak) takılmıştır. Modeller iç içe değildir ve olasılık oranı testleri ile karşılaştırılır. Kısacası, burada sahip olduğum şeyin tekrarlanabilir bir örneği: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Hem olasılık oranı testi hem de AIC, iki model arasında seçim yapmak için kullanılan araçlardır ve her ikisi de log olasılığına dayanır. Ancak, olasılık oranı testi neden AIC olabilirken iç içe yerleştirilmemiş iki model arasında seçim yapmak için kullanılamaz?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Daha spesifik olarak, modeller iç içe yerleştirilmişse, olasılık oranı testlerinin neden asimptotik olarak bir dağılımı vardır, ancak iç içe geçmiş olmayan modeller için durum artık böyle değildir? Bunun Wilks teoreminden geldiğini anlıyorum, ancak maalesef kanıtını anlamıyorum .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

AIC olarak tanımlanır , θ kestirim ve p parametre alanı boyutudur. Θ tahmini içinA IC= - 2 günlük( L ( θ^) ) + 2 pAIC=−2log⁡(L(θ^))+2pAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapppθθ\thetagenellikle yoğunluk sabit faktörünü ihmal eder. Bu, olasılığı basitleştirmek için parametrelere bağlı olmayan faktördür. Öte yandan, iç içe olmayan modelleri karşılaştırırken bu faktörün yaygın olmadığı …

12 model-selection  aic  nested-models 

Şimdiye kadar ANOVA'nın iki şekilde kullanıldığını gördüm: İlk olarak , giriş istatistik metnimde, ANOVA, araçlardan birinin istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için, üç veya daha fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için, ikili karşılaştırmaya göre bir iyileştirme olarak tanıtıldı. İkincisi , istatistiksel öğrenme metnimde, Model 2'nin öngörücülerinin bir alt …

12 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models