Запитання з тегом «residuals»

У мене дивне запитання. Припустимо, що у вас є невеликий зразок, де залежна змінна, яку ви збираєтеся аналізувати за допомогою простої лінійної моделі, сильно зліва нахилена. Таким чином, ви припускаєте, що нормально не розподіляється, оскільки це призведе до нормально розподіленого y . Але коли ви обчислюєте графік QQ-Normal, є докази …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

У мене виникло питання про інтерпретацію графіків, породжених сюжетом (лм) в Р. Мені було цікаво, чи можете ви, хлопці, сказати мені, як інтерпретувати розміщення розміру та залишкові важелі? Будь-які коментарі будуть вдячні. Припустимо базові знання зі статистики, регресії та економетрики.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Які діагностичні діаграми (і, можливо, формальні тести) ви вважаєте найбільш інформативними для регресій, де результат є змінною? Мене особливо цікавлять моделі Пуассона та негативні біноміальні моделі, а також нульові надуті та перешкоди для кожної з них. Більшість джерел, які я знайшов, просто побудують залишки проти встановлених значень без обговорення того, …

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

Відповідаючи на це питання, Джон Крісті запропонував, що відповідність логістичних регресійних моделей слід оцінювати шляхом оцінки залишків. Мені знайоме, як інтерпретувати залишки в OLS, вони знаходяться в тій же шкалі, що і DV, і дуже чітко різниця між y та y, передбаченими моделлю. Однак для логістичної регресії я раніше просто …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

На сторінці Вікіпедії на ANOVA перелічено три припущення , а саме: Незалежність випадків - це припущення про модель, яка спрощує статистичний аналіз. Нормальність - розподіл залишків нормальний. Рівність (або «однорідність») дисперсій, що називається гомоскедастичністю ... Цікавим тут є друге припущення. Кілька джерел перераховують припущення по-різному. Деякі кажуть про нормальність необроблених …

52 anova  residuals  assumptions  normality-assumption 

Я бачив, що "залишки" визначаються по-різному як "передбачувані мінус фактичні значення" або "фактичні мінус прогнозовані значення". Для ілюстрації, щоб показати, що обидві формули широко використовуються, порівняйте такі пошукові веб-сторінки: залишковий "прогнозований мінус фактичний" залишковий "фактичний мінус передбачуваний" На практиці це майже ніколи не має значення, оскільки ознака невидимих ​​залишків зазвичай …

46 residuals  terminology  error 

У статті "Дискусія: чи повинні екологи стати байєсами?" Брайан Денніс дає напрочуд врівноважений та позитивний погляд на статистику Байєса, коли його метою здається попередити людей про це. Однак в одному абзаці, без жодних цитат і виправдань, він говорить: Байєси, бачите, не дозволяють дивитися на їх залишки. Це порушує принцип ймовірності …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

На цьому веб-сайті є кілька ниток, які обговорюють, як визначити, чи залишки OLS асимптотично нормально розподілені. Ще один спосіб оцінити нормальність залишків з кодом R наведений у цій чудовій відповіді . Це ще одне обговорення практичної різниці між стандартизованими та спостережуваними залишками. Але, скажімо, залишки точно не розподіляються, як у …

43 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

Хтось знає, як опрацювати, чи бали 7, 16 та 29 є впливовими пунктами чи ні? Я десь читав, що оскільки відстань Кука нижча за 1, вони не є. Чи правий я?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Під час запуску моделі множинної регресії в R один з виходів є залишковою стандартною помилкою 0,0589 на 95,161 градуса свободи. Я знаю, що 95 161 градус свободи задається різницею між кількістю спостережень у моїй вибірці та кількістю змінних у моїй моделі. Що таке залишкова стандартна помилка?

35 regression  standard-error  residuals 

Розглянемо наступний малюнок з лінійних моделей Faraway з R (2005, стор. 59). Перший сюжет, схоже, вказує на те, що залишкові та пристосовані значення є некорельованими, оскільки вони повинні бути в гомосептичній лінійній моделі з нормально розподіленими помилками. Тому другий та третій графіки, які, схоже, вказують на залежність між залишками та …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

Коренева середньоквадратична помилка залишкова сума квадратів залишкова стандартна помилка середня квадратична помилка помилка тесту Я думав, що я розумів ці терміни, але чим більше я роблю статистичні проблеми, тим більше я плутаюся, де я вдруге здогадуюсь про себе. Мені хотілося б переконливості та конкретного прикладу Я можу легко знайти рівняння …

34 r  regression  residuals 

Це питання, здається, весь час отакує свою некрасиву голову, і я намагаюся обезголовити це для мого власного розуміння статистики (і розуму!). Припущення загальних лінійних моделей (t-тест, ANOVA, регресія тощо) включають "припущення про нормальність", але я вважаю, що це рідко описано чітко. Я часто натрапляю на підручники / посібники зі статистики …

34 normal-distribution  residuals  normality-assumption 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

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 

Я шукаю вказівки, як інтерпретувати залишкові сюжети GLM-моделей. Особливо пуассонова, негативна біноміальна, біноміальна моделі. Чого ми можемо очікувати від цих сюжетів, коли моделі "правильні"? (наприклад, ми очікуємо, що дисперсія буде зростати зі збільшенням прогнозованого значення для роботи з моделлю Пуассона) Я знаю, що відповіді залежать від моделей. Будь-які посилання (або …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals