Pytania otagowane jako goodness-of-fit

Testy poprawności dopasowania wskazują, czy uzasadnione jest założenie, że próbka losowa pochodzi z określonego rozkładu.

1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
1
Ocena modelu regresji logistycznej
Pracowałem nad modelem logistycznym i mam trudności z oceną wyników. Mój model to dwumianowy logit. Moje zmienne objaśniające to: zmienna kategorialna z 15 poziomami, zmienna dychotomiczna i 2 zmienne ciągłe. Mój N jest duży> 8000. Staram się modelować decyzję firm o inwestowaniu. Zmienna zależna to inwestycja (tak / nie), 15 …
2
Ocena modeli regresji logistycznej
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 niezależne mierzone w czasie tworzenia par. Moim celem …
1
LARS vs zejście współrzędnych dla lasso
Jakie są zalety i wady korzystania z LARS [1] w porównaniu ze stosowaniem opadania współrzędnych w celu dopasowania regresji liniowej regulowanej przez L1? Interesują mnie głównie aspekty wydajności (moje problemy występują zwykle Nw setkach tysięcy i p<20). Jednak wszelkie inne spostrzeżenia byłyby również mile widziane. edytuj: Od kiedy opublikowałem pytanie, …
1
Oczekiwana wartość , współczynnik determinacji, pod hipotezą zerową
Jestem ciekawy stwierdzenia dokonanego na dole pierwszej strony tego tekstu dotyczącego korektyR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Tekst stanowi: Logika korekty jest następująca: w zwykłej regresji wielokrotnej predyktor losowy wyjaśnia średnio proporcję 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) zmiany odpowiedzi, tak że mmm losowych predyktorów wyjaśnia razem, średnio m/(n–1)m/(n–1)m/(n – 1) wariantu odpowiedzi; innymi słowy, oczekiwana …
1
Regresja logistyczna z splajnami regresji w R.
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 poprzednich badań obejmują: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age - Age of …
4
Dobroć dopasowania dla bardzo dużych próbek
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 (gra słów). Oczekiwany rozkład wynika z rozkładu z poprzedniego …
3
Czy mój model jest dobry na podstawie wartości metryki diagnostycznej ( / AUC / dokładność / RMSE itp.)?
Dopasowałem swój model i staram się zrozumieć, czy jest on dobry. Obliczyłem zalecane miary, aby je ocenić ( / AUC / dokładność / błąd prognozowania itp.), Ale nie wiem, jak je interpretować. Krótko mówiąc, jak stwierdzić, czy mój model jest dobry na podstawie danych? Czy 0,6 (na przykład) wystarcza, abym …
2
Test Kołmogorowa – Smirnowa: wartość p i statystyki testu ks zmniejszają się wraz ze wzrostem wielkości próby
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, 4.1).rvs(n) print ks_2samp(x, y) …
1
Miara „dewiacji” dla zerowo napompowanego Poissona czy napompowanego zerowo dwumianu?
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) - D (model dopasowany)] / D (model zerowy), jest również czasami używane jako analog GLM …
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.