«residuals» etiketlenmiş sorular

Garip bir sorum var. Basit bir doğrusal modelle analiz edeceğiniz bağımlı değişkenin çarpık kaldığı küçük bir örneğiniz olduğunu varsayalım. Böylece farz bu normalde dağıtılmış olmasına neden olur, çünkü normalde, dağıtılan değildir . Ancak QQ-Normal grafiğini hesapladığınızda, artıkların normal dağıldığına dair kanıtlar vardır. Böylece, herkes, olmamasına rağmen, hata teriminin normal şekilde …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

R'de arsa (lm) tarafından oluşturulan grafikleri yorumlamakla ilgili bir sorum vardı. Ölçek konumunu ve kaldıraç arsalarını nasıl yorumlayacağımı söyleyebilir misiniz? Herhangi bir yorum takdir edilecektir. Temel istatistik, regresyon ve ekonometri bilgisini alır.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Hangi sayım değişkenleri (ve belki de resmi testler) sonucun bir sayı değişkeni olduğu gerilemeler için en bilgilendirici buluyor musunuz? Özellikle Poisson ve negatif binom modellerinin yanı sıra her birinin sıfır şişirilmiş ve engelli benzerleri ile ilgileniyorum. Bulduğum kaynakların çoğu, bu parsellerin "nasıl olması gerektiği" hakkında tartışmadan, artıkları ve takılan değerleri …

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

Cevaplarken bu soruyu John Christie lojistik regresyon modellerinin uyum artığı değerlendirerek değerlendirilmesi gerektiğini öne sürdü. OLS'deki artıkları nasıl yorumlayacağımı biliyorum, bunlar DV ile aynı ölçekte ve model tarafından öngörülen y ve y arasındaki farkları açıkça görüyorlar. Bununla birlikte, lojistik regresyon için, geçmişte tipik olarak AIC modelinin uygunluk tahminlerini inceledim, çünkü …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

ANOVA Wikipedia sayfasında üç varsayımları listeler yani: Durumların bağımsızlığı - bu, istatistiksel analizi basitleştiren modelin bir varsayımıdır. Normallik - artıkların dağılımları normaldir. Eşcinsellik (veya "homojenlik"), eşcinsellik denir ... Burada ilgilenilen nokta ikinci varsayımdır. Birkaç kaynak, varsayımı farklı şekilde listeler. Bazıları ham verilerin normalliğini, bazılarının artıklarının olduğunu söylüyor Birkaç soru açılır: …

52 anova  residuals  assumptions  normality-assumption 

Farklı olarak "tahmini eksi gerçek değerler" veya "gerçek eksi öngörülen değerler" olarak tanımlanan "artıklar" gördüm. Gösterim amacıyla, her iki formülün de yaygın bir şekilde kullanıldığını göstermek için, aşağıdaki Web aramalarını karşılaştırın: artık "öngörülen eksi gerçek" artık "gerçek eksi tahmin edildi" Uygulamada, neredeyse hiç bir fark yaratmaz, çünkü bireysel artıkların işareti …

46 residuals  terminology  error 

"Tartışma: Ekolojistler Bayezyalı Olmalı mı?" Brian Dennis, amacı insanları bu konuda uyarmak gibi göründüğünde Bayesian istatistiklerine şaşırtıcı derecede dengeli ve olumlu bir bakış açısı veriyor. Ancak, bir paragrafta, herhangi bir alıntı veya gerekçesiz, şöyle diyor: Bayesanların artıklarına bakmalarına izin verilmiyor. Bir sonucu modelin ne kadar aşırı olduğuna göre yargılama olasılığı …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

Bu sitede , OLS artıklarının asimptotik olarak normal dağılım gösterip göstermediğini nasıl belirleyeceğimizi tartışan birkaç konu var . Artıkların R kodlu normalliklerini değerlendirmenin başka bir yolu da bu mükemmel cevapta verilmiştir . Bu, standart hale getirilmiş ve gözlemlenen artıklar arasındaki pratik farkla ilgili başka bir tartışmadır . Ancak diyelim ki …

43 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

7., 16. ve 29. noktaların etkili nokta olup olmadığını bilen var mı? Bir yerlerde, Cook'un mesafesi 1'den düşük olduğundan, olmadıklarını okudum. Ben haklı mıyım?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

R'de bir çoklu regresyon modeli çalıştırırken, çıkışlardan biri 95,161 serbestlik derecesinde 0.0589'luk bir artık standart hatadır. 95.161 serbestlik derecesinin, örneklemimdeki gözlem sayısı ile modelimdeki değişken sayısı arasındaki farktan kaynaklandığını biliyorum. Artık standart hata nedir?

35 regression  standard-error  residuals 

Kök ortalama kare hatası Artık kareler toplamı artık standart hata ortalama kare hatası test hatası Bu terimleri anladığımı düşünmüştüm, ancak istatistiksel problemleri ne kadar fazla yaparsam, kendimi ikinci tahmin ettiğim yerde kendimden dolayı kafam karıştı. Biraz güvence ve somut bir örnek istiyorum Denklemleri çevrimiçi ortamda yeterince kolay bulabilirim, ancak '5 …

34 r  regression  residuals 

Faraway'in R'li Lineer Modellerinden R (2005, s. 59) aşağıdaki rakamı düşünün. İlk arsa, artıkların ve takılan değerlerin normal dağılmış hataları olan homoscedastic lineer bir modelde olması gerektiği için birbiriyle ilişkili olmadığını gösteriyor gibi görünmektedir. Bu nedenle, artıklar ve takılan değerler arasındaki bağımlılığı gösteriyor gibi görünen ikinci ve üçüncü çizimler farklı …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

Bu mesele her zaman çirkin kafasını ortaya çıkarıyor gibi görünüyor ve kendi istatistik anlayışımla (ve akıl sağlığımla!) Başa çıkmaya çalışıyorum. Genel doğrusal modellerin (t-testi, ANOVA, regresyon vb.) Varsayımları “normalliğin varsayımını” içerir, ancak bunun nadiren açıkça tanımlandığını buldum. Sık sık, “normalliğin varsayımının” her grup için geçerli olduğunu belirten istatistik kitaplarına / …

34 normal-distribution  residuals  normality-assumption 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

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 

Glm modellerinin kalıntı grafiklerini nasıl yorumlayacağınıza ilişkin kılavuzlar arıyorum. Özellikle poisson, negatif binom, binom modelleri. Modeller "doğru" olduğunda bu alanlardan ne bekleyebiliriz? (örneğin, bir Poisson modeliyle uğraşırken, öngörülen değer arttıkça varyansın artmasını bekliyoruz) Cevapların modellere bağlı olduğunu biliyorum. Herhangi bir referans (veya dikkate alınması gereken genel hususlar) yardımcı / takdir …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals