Próbuję wykonać regresję danych heteroscedastycznych, w których próbuję przewidzieć wariancje błędów, a także wartości średnie w odniesieniu do modelu liniowego. Coś
Błąd standardowy to szacowane odchylenie standardowe estymatora dla parametru .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Dlaczego szacowane odchylenie standardowe reszt określa się jako „resztkowy błąd standardowy” (np. Na wyjściu funkcji R summary.lm), a nie „resztowe odchylenie...
Biorę kurs na modele regresji, a jedną z właściwości przewidzianych dla regresji liniowej jest to, że reszty zawsze sumują się do zera po uwzględnieniu przecięcia. Czy ktoś może podać dobre wyjaśnienie, dlaczego tak jest?
To pytanie wynika z mojego faktycznego zamieszania dotyczącego tego, jak zdecydować, czy model logistyczny jest wystarczająco dobry. Mam modele, które wykorzystują stan par projekt indywidualny dwa lata po ich uformowaniu jako zmienna zależna. Wynik jest udany (1) lub nie (0). Mam zmienne...
Dość podstawowe pytanie: Co oznacza normalny rozkład reszt z regresji liniowej? Pod względem tego, w jaki sposób wpływa to na moje oryginalne dane z regresji? Jestem totalnie zakłopotany, dzięki
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...
Podczas modelowania szeregów czasowych można (1) modelować strukturę korelacyjną terminów błędów, ponieważ np. Proces AR (1) (2) obejmuje zmienną zależną opóźnioną jako zmienną objaśniającą (po prawej stronie) Rozumiem, że są to czasem istotne powody, dla których warto (2). Jakie są jednak...
Chciałbym wykonać test W Shapiro Wilka i test Kołmogorowa-Smirnowa na resztkach modelu liniowego w celu sprawdzenia normalności. Zastanawiałem się tylko, jakie resztki powinny być do tego użyte - surowe resztki, resztki Pearsona, resztki studenckie czy resztki standaryzowane? Dla testu W...
Dyskutowałem na ten temat z kilkoma członkami laboratorium i poszliśmy do kilku źródeł, ale wciąż nie do końca mamy odpowiedź: Kiedy mówimy, że GLM ma rodzinę Poissona , powiedzmy, czy mówimy o rozkładzie reszt lub zmiennej odpowiedzi? Punkty sporne Czytając ten artykuł, stwierdza się, że...
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...
W prostej regresji liniowej często chce się sprawdzić, czy spełnione są pewne założenia, aby móc wnioskować (np. Reszty są zwykle rozkładane). Czy uzasadnione jest sprawdzenie założeń poprzez sprawdzenie, czy dopasowane wartości są zwykle rozkładane?
W tym miejscu omawiana jest błędna interpretacja założenia normalności w regresji liniowej (że „normalność” odnosi się do X i / lub Y zamiast do reszt), a plakat pyta, czy możliwe jest uzyskanie nietypowo rozłożonych X i Y i nadal mają normalnie rozłożone resztki. Moje pytanie brzmi: czy zwykle...
Dlaczego konieczne jest założenie podziału na błędy, tj yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , z ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) . Dlaczego nie napisać? yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , z yi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim...
Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby...
To pytanie jest dość ogólne i wyczerpujące, ale proszę o wyrozumiałość. W mojej aplikacji mam wiele zestawów danych, z których każdy składa się z ~ 20 000 punktów danych z ~ 50 funkcjami i jedną zależną zmienną binarną. Usiłuję modelować zestawy danych przy użyciu regularnej regresji logistycznej...
Jestem doktorantem z psychologii eksperymentalnej i staram się doskonalić swoje umiejętności i wiedzę na temat analizy moich danych. Do piątego roku studiów w psychologii myślałem, że modele podobne do regresji (np. ANOVA) zakładają następujące rzeczy: normalność danych jednorodność wariancji...
Mam regresję liniową, która, jak sądzę, jest całkiem dobra (dotyczy projektu uniwersyteckiego, więc tak naprawdę nie muszę być bardzo dokładna). Chodzi o to, że jeśli wykreślę wartości rezydualne w stosunku do wartości przewidywanych, to (według mojego nauczyciela) jest wskazówka...
Kiedy wykonujesz regresję OLS i wykreślasz wynikowe reszty, w jaki sposób możesz stwierdzić, czy reszty są autokorelowane? Wiem, że istnieją na to testy (Durbin, Breusch-Godfrey), ale zastanawiałem się, czy możesz po prostu spojrzeć na wykres, aby ocenić, czy autokorelacja może stanowić problem...
Wykonuję uogólniony model liniowy, w którym muszę określić rodzinę inną niż normalna. Jaki jest oczekiwany rozkład reszt? Na przykład, czy reszty powinny być rozkładane
W moich danych obserwuję dziwne wzorce w resztkach: [EDYCJA] Oto wykresy częściowej regresji dla dwóch zmiennych: [EDIT2] Dodano wykres PP Wygląda na to, że dystrybucja jest w porządku (patrz poniżej), ale nie mam pojęcia, skąd ta prosta może pochodzić. Jakieś pomysły? [AKTUALIZACJA...