«residuals» etiketlenmiş sorular

LASSO regresyon senaryosunda, y= Xβ+ ϵy=Xβ+εy= X \beta + \epsilon , ve LASSO tahminleri aşağıdaki optimizasyon problemiyle verilir minβ| | y- Xβ| | +τ| | β| |1minβ||y-Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 \ Epsilon ile ilgili herhangi bir dağıtım varsayımı var εε\epsilonmı? Bir OLS senaryosunda, bağımsız ve normal …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

bağlam Bu soru R kullanır, ancak genel istatistiksel konularla ilgilidir. Ölüm faktörlerinin (hastalık ve parazitliğe bağlı ölüm yüzdesi) zaman içinde güve popülasyonu büyüme hızı üzerindeki etkilerini analiz ediyorum, burada larva popülasyonları 8 yıl boyunca yılda bir kez 12 bölgeden örneklendi. Nüfus artış hızı verileri zaman içinde net fakat düzensiz döngüsel …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

Diyelim ki basit bir doğrusal regresyon , artıkları kaydettik ve artıkların dağılımı için bir histogram çizin. Tanıdık bir dağıtım gibi görünen bir şey alırsak, hata teriminin bu dağıtımda olduğunu varsayabilir miyiz? Diyelim ki, artıkların normal dağılıma benzediğini tespit edersek, popülasyonda hata teriminin normalliğini varsaymak mantıklı geliyor mu? Bence mantıklı, ama …

17 r  regression  residuals 

Hetero-esnekliği gerçekten anlamıyorum. Modelimin bu konuya göre uygun olup olmadığını bilmek istiyorum.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

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 

Yeni başlayanların, uyum iyiliği için ki-kare testi bağlamında Pearson kalıntısı hakkında sorusu: Test istatistiğinin yanı sıra, R'nin chisq.testişlevi Pearson'un kalıntılarını bildirir: (obs - exp) / sqrt(exp) Gözlenen ve beklenen değerler arasındaki ham farka bakmanın neden bu kadar bilgilendirici olmadığını anlıyorum, çünkü daha küçük bir örnek daha küçük bir fark yaratacaktır. …

16 chi-squared  goodness-of-fit  residuals 

Bu bir tür geçici yöntem olarak yapıldığını gördüğüm bir şey ve benim için çok balık gibi görünüyor ama belki bir şey eksik. Bunu çoklu regresyonda gördüm, ancak basit tutalım: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Şimdi kalanları monte edilen modelden alın ei=yi−(β^0+β^1xi)ei=yi−(β^0+β^1xi) e_{i} = y_{i} - \left( …

16 regression  residuals 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Üstel aile \newcommand{\E}{\mathbb{E}}için A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} normalleştirme dönüşümü nasıl türetilmişk Daha spesifik olarak : Sayfa 3'teki Taylor genişletme taslağını takip etmeye çalıştım, burada slayt 1, ancak birkaç sorum var. İle XXX bir üstel ailesinden, dönüşüm h(X)h(X)h(X) ve κiκi\kappa _i belirten ithithi^{th} kümülant lamlar iddia: κ3(h(X¯))≈h′(μ)3κ3(X¯)N2+3h′(μ)2h′′(μ)σ4N+O(N−3),κ3(h(X¯))≈h′(μ)3κ3(X¯)N2+3h′(μ)2h″(μ)σ4N+O(N−3), \kappa _3(h(\bar{X})) \approx h'(\mu)^3\frac{\kappa _3(\bar{X})}{N^2} …

15 data-transformation  residuals  asymptotics  exponential-family 

Ben hata değişkenleri yanı sıra doğrusal model açısından ortalama değerleri tahmin etmeye çalışıyorum heteroscedastic veriler üzerinde bir gerileme yapmaya çalışıyorum . Bunun gibi bir şey: y( x , t )ξ( x , t )y¯( x , t )σ( x , t )= y¯( x , t ) + ξ( x …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Tahmin etmeye çalıştığım, mevsimsel ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] modelini (= fit2) kullandığım bir zaman serim var. Auto.arima ile önerilen R'den farklıdır (R hesaplanan ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] daha iyi bir uyum olurdu, buna fit1 adını verdim). Bununla birlikte, zaman serimin son 12 ayında modelim (fit2) ayarlandığında daha iyi bir uyum …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Regresyon modelleri üzerine bir ders alıyorum ve doğrusal regresyon için sağlanan özelliklerden biri, bir kesişim dahil edildiğinde artıkların her zaman sıfıra toplanmasıdır. Birisi bunun neden böyle olduğuna dair iyi bir açıklama yapabilir mi?

14 regression  residuals 

Bir standart hata tahmini standart sapma σ ( θ ) kestiricinin bir parametre için .σ^( θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Kalıntıların tahmini standart sapmasına neden summary.lm"artık standart sapma" değil , "artık standart hata" (örn. R fonksiyonunun çıktısında) denir ? Burada hangi parametre tahminini standart bir hatayla donatıyoruz? Her bir kalıntıyı "kendi" hata terimi …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

Normalliği kontrol etmek için doğrusal bir modelin kalıntıları üzerinde bir Shapiro Wilk'un W testi ve Kolmogorov-Smirnov testi yapmak istiyorum. Sadece bunun için hangi artıkların kullanılması gerektiğini merak ediyordum - ham artıklar, Pearson kalıntıları, öğrenci kalıntıları veya standart kalıntılar? Shapiro-Wilk'un W testi için, ham & Pearson kalıntıları için sonuçlar aynıdır, ancak …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

Oldukça basit bir soru: Doğrusal bir regresyondan normal artıkların dağılımı ne anlama gelir? Bu, regresyondan elde ettiğim orijinal verilerime nasıl yansıyor? Tamamen güldüm, teşekkürler arkadaşlar

13 regression  residuals