Odchylenie to dwukrotność różnicy między maksymalnym możliwym do uzyskania logarytmicznym prawdopodobieństwem i tym uzyskanym w dopasowanym modelu.
Jak interpretować zerową i rezydualną dewiację w GLM w R? Mówimy, że mniejszy AIC jest lepszy. Czy istnieje również podobna i szybka interpretacja odchyleń? Odchylenie zerowe: 1146,1 przy 1077 stopniach swobody Odchylenie resztkowe: 4589.4 przy 1099 stopniach swobody AIC:...
Co to jest „dewiacja”, jak jest obliczana i jakie jest jej zastosowanie w różnych dziedzinach statystyki? W szczególności jestem osobiście zainteresowany jego zastosowaniami w CART (i jego implementacją w rpart w R). Pytam o to, ponieważ artykuł na wiki wydaje się nieco brakuje, a twoje...
Chcę przeprowadzić regresję logistyczną z następującą odpowiedzią dwumianową oraz z i jako moimi predyktorami. X1X1X_1X2X2X_2 Mogę przedstawić te same dane, co odpowiedzi Bernoulliego w następującym formacie. Wyniki regresji logistycznej dla tych 2 zestawów danych są w większości takie same....
Sprawdzam krzyżowo model, który próbuje przewidzieć liczbę. Gdyby to był problem z klasyfikacją binarną, obliczyłbym nieoczekiwane AUC, a jeśli byłby to problem regresji, obliczyłbym nieoczekiwanie RMSE lub MAE. W przypadku modelu Poissona, jakich mierników błędów mogę użyć do oceny „dokładności”...
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
Właśnie przeczytałem o miary dewiacji dla regresji logistycznej. Jednak część zwana modelem nasyconym nie jest dla mnie jasna. Przeprowadziłem obszerne wyszukiwanie w Google, ale żaden z wyników nie odpowiedział na moje pytanie. Do tej pory dowiedziałem się, że model nasycony ma parametr dla...
Wiem, że znormalizowane pozostałości Pearson uzyskuje się w tradycyjny probabilistyczny sposób: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−---√rja=yja-πjaπja(1-πja) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} i Pozostałości dewiacji są uzyskiwane w bardziej statystyczny sposób (udział każdego punktu w...
Oto mój kontekst dla tego pytania: Z tego co mogę powiedzieć, nie możemy uruchomić zwykłej regresji metodą najmniejszych kwadratów w R, gdy używamy danych ważonych i surveypakietu. Tutaj musimy użyć svyglm(), który zamiast tego uruchamia uogólniony model liniowy (który może być tym samym? Jestem...
Tło: Obecnie pracuję nad porównaniem różnych bayesowskich modeli hierarchicznych. Dane są liczbowymi miarami dobrostanu uczestnika i oraz czasu j . Mam około 1000 uczestników i 5 do 10 obserwacji na uczestnika.yI jyjajoty_{ij}jajaijotjotj Podobnie jak w przypadku większości podłużnych zestawów...
Jako część danych wyjściowych uogólnionego modelu liniowego do oceny modelu wykorzystywane są odchylenie zerowe i rezydualne. Często widzę formuły dla tych wielkości wyrażone jako prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego, na przykład: /stats//a/113022/22199 , Regresja logistyczna: jak uzyskać...
Dla mojego obecnego reseach używam metody Lasso poprzez pakiet glmnet w R na zmiennej zależnej dwumianowej. W glmnet optymalna lambda jest określana poprzez walidację krzyżową, a uzyskane modele można porównać z różnymi miarami, np. Błędem błędnej klasyfikacji lub dewiacją. Moje pytanie: jak...
Skalowane odchylenie, zdefiniowane jako D = 2 * (logarytmiczne prawdopodobieństwo modelu nasyconego minus logarytmiczne prawdopodobieństwo modelu dopasowanego), jest często stosowane jako miara dobroci dopasowania w modelach GLM. Wyjaśnione procentowe odchylenie, zdefiniowane jako [D (model zerowy)...
Trudno powiedzieć, o co tu pytają. To pytanie jest dwuznaczne, niejasne, niepełne, zbyt szerokie lub retoryczne i na obecną formę nie można w rozsądny sposób odpowiedzieć. Aby uzyskać pomoc w wyjaśnieniu tego pytania, aby można je było ponownie otworzyć, odwiedź centrum pomocy ....