Запитання з тегом «deviance»

Як інтерпретувати нульове та залишкове відхилення в GLM в R? Мовляв, ми говоримо, що менший AIC кращий. Чи є подібне і швидке тлумачення відхилень? Нульове відхилення: 1146,1 на 1077 градусів свободи Залишкове відхилення: 4589,4 на 1099 градусів свободи AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

Що таке "Відхилення", як він обчислюється та якими є його використання в різних галузях статистики? Зокрема, мене особисто цікавить його використання в CART (та його реалізація в rpart in R). Я запитую це, оскільки вікі-статті здається дещо відсутнім, і Ваша думка буде найкраще вітатися.

45 r  cart  rpart  deviance 

Я хочу виконати логістичну регресію з наступною біноміальною відповіддю та з та як мої прогнози. X1X1X_1X2X2X_2 Я можу представити ті самі дані, що й відповіді Бернуллі, у наступному форматі. Виходи логістичної регресії для цих двох наборів даних здебільшого однакові. Залишки відхилення та АПК різні. (Різниця між нульовим відхиленням і залишковим …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Я схрещую валідацію моделі, яка намагається передбачити кількість. Якби це була проблема бінарної класифікації, я б обчислював AUC, що перевершується, і якщо це проблема з регресією, я б обчислював RMSE або MAE, що не перевищується. Для моделі Пуассона, які показники помилок можна використовувати для оцінки "точності" позапробних прогнозів? Чи є …

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

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #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 …

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 

Я просто читав про міру відхилення для логістичної регресії. Однак частина, яку називають насиченою моделлю, мені незрозуміла. Я здійснив обширний пошук в Google, але жоден з результатів не відповів на моє запитання. Поки я з'ясував, що насичена модель має параметр для кожного спостереження, що як наслідок призводить до ідеального прилягання. …

17 logistic  deviance 

Я знаю, що стандартизовані залишки Пірсона отримуються традиційним імовірнісним способом: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} і залишки відхилення отримують більш статистичним способом (внесок кожної точки у ймовірність): 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)]} де = 1, якщо y i = 1 і s i = -1, …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Передумови: Зараз я виконую деяку роботу, порівнюючи різні ієрархічні моделі Баєса. Дані це числові показники добробуту для учасника i та часу j . У мене близько 1000 учасників і від 5 до 10 спостережень на кожного учасника.уi jуijy_{ij}iiijjj Як і у більшості поздовжніх наборів даних, я очікую побачити певну форму …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

У рамках виведення узагальненої лінійної моделі для оцінки моделі використовують нульове та залишкове відхилення. Я часто бачу формули цих величин, виражені у вірогідності журналу насиченої моделі, наприклад: /stats//a/113022/22199 , Логістична регресія: Як отримати насичену модель Насичена модель, наскільки я її розумію, - це модель, яка ідеально підходить до спостережуваної реакції. …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Ось мій контекст щодо цього питання: З того, що я можу сказати, ми не можемо виконати звичайну регресію найменших квадратів у R при використанні зважених даних та surveyпакету. Тут ми маємо використовувати svyglm(), яка замість цього виконує узагальнену лінійну модель (яка може бути одне і те саме? Я тут нечіткий …

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

Для мого поточного пошуку я використовую метод Лассо через пакет glmnet в R на біноміальній залежній змінній. У glmnet оптимальна лямбда знайдена за допомогою перехресної перевірки, і отримані моделі можна порівняти з різними заходами, наприклад, помилкою неправильної класифікації або відхиленням. Моє запитання: Як саме визначається відхилення в glmnet? Як він …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

Масштабне відхилення, визначене як D = 2 * (вірогідність логарифміки насиченої моделі мінус імовірність зручності пристосованої моделі), часто використовується як міра корисності придатності в моделях GLM. Процентне відхилення, що пояснюється, визначається як [D (нульова модель) - D (пристосована модель)] / D (нульова модель), також іноді використовується як аналог GLM-аналогу R-лінійної …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Важко сказати, про що тут питають. Це питання є неоднозначним, розпливчастим, неповним, надто широким або риторичним і не може бути обґрунтованим відповіді в його теперішній формі. Для уточнення цього питання, щоб його можна було знову відкрити, відвідайте довідковий центр . Закрито 7 років тому . У мене є нелінійна модель …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance