«residuals» etiketlenmiş sorular

OLS çoklu lineer regresyon yaparken, kalıntıları uygun değerlere göre çizmek yerine, (dahili) Öğrencileştirilmiş kalıntıları uygun değerlere (ortak değişkenler için ditto) çizerim. Bu kalıntılar şu şekilde tanımlanır: e∗i=eis2(1−hii)−−−−−−−−−√ei∗=eis2(1−hii)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} burada ve şapka matrisinin köşegen öğeleridir. Bu öğrencileştirilmiş kalıntıları R'ye almak için komutu kullanabilirsiniz .eieie_ihiihiih_{ii}rstandard Bu bağlamda insanlar …

10 regression  residuals  diagnostic 

Diyelim ki .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i Regresyon hatalarının normalde ortalama sıfır ve sabit varyansla dağıtılması gerektiği gibi bir takım varsayımlara sahiptir . Bu varsayımları, artıkların normal test etmek için normal bir QQ çizimi kullanarak ve artıkların sabit varyansla sıfıra değiştiğini kontrol …

10 regression  residuals  error 

LOF ölçüsünde (Yerel Outlier Faktörü) inlier terimini tökezledim , aykırı değerlerin terimini biliyorum (temelde yalancılar - örneklerin geri kalanı gibi davranmayan durumlar). Anormallik tespiti bağlamında 'İnliers' ne anlama geliyor? ve aykırı değerlerle nasıl ilişkilidir?

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

"Öğrenci kalıntıları" ve "standart kalıntılar" regresyon modellerinde aynı mıdır? R'de doğrusal bir regresyon modeli oluşturdum ve Studentized artıklarının v / s uygun değerlerinin grafiğini çizmek istedim, ancak R'de bunu yapmanın otomatik bir yolunu bulamadım. Bir modelim olduğunu varsayalım library(MASS) lm.fit <- lm(Boston$medv~(Boston$lstat)) daha sonra kullanma plot(lm.fit), Öğrenci Değerli artıkların karşılık …

10 r  regression  residuals  terminology 

Her şeyden önce: Anladığım kadarıyla, bootstrapping kalıntıları aşağıdaki gibi çalışır: Modeli verilere sığdır Kalıntıları hesaplayın Kalıntıları yeniden örnekleyin ve 1'e ekleyin. Modeli 3'ten yeni veri kümesine sığdır. nSüreleri tekrarlayın , ancak her zaman yeniden örneklenen kalıntıları 1'den uygunluğa ekleyin. Bu şimdiye kadar doğru mu? Ne yapmak istediğim biraz farklı bir …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Bunu tanımlamak benim için oldukça zor, ama problemimi anlaşılır yapmaya çalışacağım. Bu yüzden önce şunu bilmelisiniz ki şu ana kadar çok basit bir doğrusal regresyon yaptım. Katsayıyı tahmin etmeden önce, dağılımını izledim . Ağır eğri kaldı. Modeli tahmin ettikten sonra, QQ-Parselinde sol eğimli bir kalıntıyı wel olarak gözlemlediğimden emindim, ama …

10 regression  residuals  skewness 

Sürekli yanıta uygulanan OLS regresyonu ile, her bir ortak değişken üzerinde artıkların regresyonlarını sırayla çalıştırarak çoklu regresyon denklemi oluşturulabilir. Benim sorum, bunu lojistik regresyon artıklarıyla lojistik regresyon ile yapmanın bir yolu var mı? Yani, tahmin etmek istersem Pr(Y=1|x,z)Pr(Y=1|x,z)\Pr(Y = 1 | x, z)standart genelleştirilmiş doğrusal modelleme yaklaşımını kullanarak, karşı lojistik …

9 regression  logistic  residuals 

Veri noktalarını ya daha karmaşık bir modele ya da daha karmaşık bir modele ihtiyaç duymadan sınıflandırmak istiyorum. Şu anki düşüncem, tüm verileri basit bir doğrusal modele uydurmak ve bu sınıflandırmayı yapmak için artıkların boyutunu gözlemlemektir. Daha sonra hataya olan önyargı ve sapma katkıları hakkında biraz okuma yaptım ve doğrudan önyargı …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

En küçük kareler yönteminde, modeldeki bilinmeyen parametreleri tahmin etmek istiyoruz: Yj= α + βxj+εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Bunu yaptıktan sonra (bazı gözlemlenen değerler için), uygun regresyon hattını elde ederiz: Yj=α^+β^x +ej( J = 1 , . . …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

Bu veriler var: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Poisson regresyonu yaptım poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Ve olumsuz bir binom regresyonu: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Sonra poisson regresyonu için dağılım istatistiklerini …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

Zaman (yani,Y= A X+ εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYY doğrusal regresyon modelinden gelir), ε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)ε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)\varepsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2 I) \hspace{1em} \Rightarrow \hspace{1em} \hat{e} = (I - H) Y \sim \mathcal{N}(0, (I - H) \sigma^2_{}) ve bu durumda artıklar e^1, … ,e^ne^1,…,e^n\hat{e}_1, \ldots, \hat{e}_nbirbiriyle ilişkilidir ve bağımsız değildir. Ancak regresyon teşhisi yaptığımızda …

9 regression  residuals  non-independent 

İki kategorik nominal değişkenli bir veri setim var (her ikisi de 5 kategoride). Bu iki değişken arasındaki kategoriler arasındaki potansiyel korelasyonları tespit edip edemediğimi (ve nasıl) tanımak istiyorum. Başka bir deyişle, örneğin kategori sonuçlarının iii değişken 1'de belirli bir kategori ile güçlü bir korelasyon gösterir jjj 5 kategorili iki değişkenim …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

Aşağıdaki formun bir regresyon denklemine uyması için SAS'ta PROC GLM kullanıyorum Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Sonuçta ortaya çıkan kırmızı renklerin QQ grafiği normallikten sapmayı gösterir. herhangi bir dönüşümü , artıkların normal hale getirilmesinde yararlı değildir.YYY Bu noktada, PROC LOESS gibi parametrik olmayan …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Göre , Örnek ile regresyon analizi standardize artıkları dikkate almak gerekir, kalıntı yanıt ve tahmin edilen değer arasındaki fark, o zaman, her bir kalıntı farklı varyans sahip olduğu söylenir. Ancak varyans bir grup değer içindir, tek bir değerin nasıl varyansı olabilir?

9 regression  residuals 

R'de, varsayılan ayarlar neden qqplot(linear model)y eksenindeki standart kalıntıları kullanıyor? R neden "normal" kalıntıları kullanmıyor?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot