Pytania otagowane jako degrees-of-freedom

Termin „stopnie swobody” jest używany do opisania liczby wartości w końcowym obliczeniu statystyki, które mogą się zmieniać. Używaj także dla „efektywnych stopni swobody”.

11
Jak rozumieć stopnie swobody?
Z Wikipedii istnieją trzy interpretacje stopni swobody statystyki: W statystykach liczba stopni swobody to liczba wartości w końcowym obliczeniu statystyki, które mogą się zmieniać . Szacunki parametrów statystycznych mogą opierać się na różnych ilościach informacji lub danych. Liczba niezależnych informacji, które wchodzą w oszacowanie parametru, nazywa się stopniami swobody (df). …
2
Stopnie swobody w teście Hosmera-Lemeshowa
Statystyka testu dla testu Hosmera-Lemeshowa (HLT) dla dobroci dopasowania (GOF) modelu regresji logistycznej jest zdefiniowana następująco: Próbka jest następnie dzielona na decyli, , na decyl jeden oblicza następujące ilości:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i , tj. Zaobserwowana liczba pozytywnych przypadków w decylu ;DdDdD_d O0d=∑i∈Dd(1−yi)O0d=∑i∈Dd(1−yi)O_{0d}=\displaystyle \sum_{i \in …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
2
Jak należy porównywać i walidować modele efektów mieszanych?
Jak zwykle porównywane są (liniowe) modele efektów mieszanych? Wiem, że można zastosować testy współczynnika prawdopodobieństwa, ale to nie działa, jeśli jeden model nie jest „podzbiorem” drugiego, prawda? Czy oszacowanie modeli df jest zawsze proste? Szacowana liczba stałych efektów + liczba składników wariancji? Czy ignorujemy oszacowania efektów losowych? Co z walidacją? …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Jaki jest rozkład różnicy rozkładów dwóch-t
... i dlaczego ? Zakładając , że , są niezależnymi zmiennymi losowymi o wartości odpowiednio i wariancji . Moja podstawowa książka statystyk mówi mi, że dystrybucja ma następujące właściwości:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2X1X1X_1X2)X2)X_2μ1, μ2)μ1,μ2)\mu_1,\mu_2σ2)1, σ2)2)σ12),σ2)2)\sigma^2_1,\sigma^2_2X1- X2)X1-X2)X_1-X_2 …
4
Co oznacza „stopień swobody” w sieciach neuronowych?
W książce Bishopa „Klasyfikacja wzorców i uczenie maszynowe” opisuje technikę regularyzacji w kontekście sieci neuronowych. Nie rozumiem jednak akapitu opisującego, że podczas procesu szkolenia liczba stopni swobody rośnie wraz ze złożonością modelu. Odpowiedni cytat jest następujący: Alternatywą dla regularyzacji jako sposobu kontrolowania efektywnej złożoności sieci jest procedura wczesnego zatrzymania. Szkolenie …
2
Definicja naturalnych splajnów sześciennych do regresji
Uczę się o splajnach z książki „Elementy statystycznego uczenia się eksploracji danych, wnioskowania i prognozowania” Hastie i in. Na stronie 145 stwierdziłem, że naturalne splajny sześcienne są liniowe poza sękami granicznymi. W jest węzłów, a o takim podano w książce.KKKξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K Pytanie 1: W jaki sposób uwolniono 4 …
2
Wyjaśnienie dla niecałkowitych stopni swobody w t t przy nierównych wariancjach
Procedura t-testu SPSS zgłasza 2 analizy przy porównywaniu 2 niezależnych średnich, jedną analizę przy założeniu równych wariancji i jedną przy założeniu równych wariancji. Stopnie swobody (df) przy założeniu równych wariancji są zawsze wartościami całkowitymi (i równymi n-2). Df, gdy nie zakłada się równych wariancji, nie są liczbami całkowitymi (np. 11,467) …
2
Zgłaszanie stopni swobody dla testu t Welcha
Test t-Welch dla nierównych wariancji (znany również jako Welch-Satterthwaite lub Welch-Aspin) ogólnie ma niecałkowite stopnie swobody . Jak należy podawać te stopnie swobody przy zgłaszaniu wyników testu? „Konwencjonalne jest zaokrąglanie w dół do najbliższej liczby całkowitej przed sprawdzeniem standardowych tabel t” według różnych źródeł * - co ma sens, ponieważ …
1
AIC regresji kalenicowej: stopnie swobody a liczba parametrów
Chcę obliczyć AICc modelu regresji grzbietu. Problemem jest liczba parametrów. W przypadku regresji liniowej większość osób sugeruje, że liczba parametrów jest równa liczbie szacowanych współczynników plus sigma (wariancja błędu). Jeśli chodzi o regresję grzbietu, czytam, że ślad macierzy kapelusza - stopień swobody (df) - jest po prostu używany jako liczba …
1
Intuicja dla stopni swobody LASSO
Zou i in. „O„ stopniach swobody lasso ” (2007) pokazują, że liczba niezerowych współczynników jest obiektywnym i spójnym oszacowaniem dla stopni swobody lasso. Wydaje mi się to trochę sprzeczne z intuicją. Załóżmy, że mamy model regresji (gdzie zmienne mają średnią zerową) y= βx + ε .y=βx+ε.y=\beta x + \varepsilon. Załóżmy, …
3
testowanie współczynników regresji logistycznej z wykorzystaniem odchyleń resztkowych stopni swobody
Podsumowanie: Czy istnieje jakaś teoria statystyczna, która przemawia za wykorzystaniem rozkładu (z stopniami swobody opartymi na odchyleniu resztkowym) do testów współczynników regresji logistycznej zamiast standardowego rozkładu normalnego?ttt Jakiś czas temu odkryłem, że przy dopasowaniu modelu regresji logistycznej w SAS PROC GLIMMIX, przy ustawieniach domyślnych, współczynniki regresji logistycznej są testowane przy …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.