Dlaczego wartości p i statystyki testu ks zmniejszają się wraz ze wzrostem wielkości próby? Weź ten kod Python jako przykład: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = norm(0,...
Opracowuję model regresji logistycznej oparty na danych retrospektywnych z krajowej bazy danych dotyczących urazów głowy w Wielkiej Brytanii. Kluczowym rezultatem jest 30-dniowa śmiertelność (oznaczona jako miara „przetrwania”). Inne miary z opublikowanymi dowodami znaczącego wpływu na wyniki...
Codziennie zbieram bardzo duże próbki (> 1 000 000) danych kategorycznych i chcę, aby dane wyglądały „znacząco” różnie między poszczególnymi dniami w celu wykrycia błędów w gromadzeniu danych. Myślałem, że użycie testu dobrego dopasowania (w szczególności testu G) byłoby dobrym dopasowaniem...
Próbuję zinterpretować dane wyjściowe nls (). Przeczytałem ten post, ale nadal nie rozumiem, jak wybrać najlepsze dopasowanie. Z moich ataków mam dwa wyjścia: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 ***...
Test Sharipo-Wilka, według wikipedii , testuje hipotezę zerową ( ) „Populacja jest normalnie rozmieszczona”.H0H0H_0 Szukam podobnego testu normalności z H0H0H_0 „Populacja nie jest normalnie rozmieszczona”. Po takim teście chcę obliczyć wartość ppp aby odrzucić H0H0H_0 na poziomie istotności...
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)...
Mam zbiór danych, które pierwotnie uważałem za normalnie rozpowszechniane. Potem faktycznie na to spojrzałem i zdałem sobie sprawę, że tak nie jest, głównie dlatego, że dane są wypaczone, a także zrobiłem test Shapiro-Wilksa. Nadal chciałbym to przeanalizować metodami statystycznymi, dlatego...
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...
Dla problemu bayesowskiej regresji logistycznej stworzyłem rozkład predykcyjny boczny. Próbuję z rozkładu predykcyjnego i otrzymuję tysiące próbek (0,1) dla każdej mojej obserwacji. Wizualizacja dobroci dopasowania jest mniej niż interesująca, na przykład: Ten wykres pokazuje 10 000 próbek +...
Wskaźnik prawdopodobieństwa (inaczej dewiacja) Statystyka i test braku dopasowania (lub dobroci dopasowania) jest dość prosty do uzyskania dla modelu regresji logistycznej (dopasowanie przy użyciu funkcji) w R. Jednak może być łatwe jest, aby niektóre liczby komórek były wystarczająco niskie, aby...
Załaduj potrzebny pakiet. library(ggplot2) library(MASS) Wygeneruj 10 000 liczb dopasowanych do rozkładu gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Narysuj funkcję gęstości prawdopodobieństwa, zakładając, że nie wiemy, do którego rozkładu x...
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 ....
Wiem, że ad.test () może być używany do testowania normalności. Czy można uzyskać ad.test w celu porównania dystrybucji z dwóch próbek danych? x <- rnorm(1000) y <- rgev(2000) ad.test(x,y) Jak mogę wykonać test Andersona-Darlinga na 2
Jestem nowicjuszem w analizie przeżycia, chociaż mam pewną wiedzę na temat klasyfikacji i regresji. Do regresji mamy statystyki kwadratów MSE i R. Ale jak możemy powiedzieć, że model przeżycia A jest lepszy od modelu przeżycia B, oprócz pewnego rodzaju wykresów graficznych (krzywa KM)? Jeśli to...
Mam przykładowy zestaw danych w następujący sposób: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount =...
Jakie są niektóre z dobrze znanych testów statystycznych do pomiaru dobroci dopasowania obserwowanych zmiennych losowych do rozkładu Poissona? Wiem, że test Kołmogorowa-Smirnowa jest jednym z nich, czy są jeszcze jakieś inne?
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 11 0.42 12...