Pytania otagowane jako residuals

Resztki modelu to wartości rzeczywiste minus wartości prognozowane. Wiele modeli statystycznych przyjmuje założenia dotyczące błędu, który jest szacowany na podstawie reszt.

3
Co jeśli resztki są normalnie rozłożone, ale y nie jest?
Mam dziwne pytanie. Załóżmy, że masz małą próbkę, w której zmienna zależna, którą zamierzasz przeanalizować za pomocą prostego modelu liniowego, jest mocno pochylona. Zatem zakładasz, że nie jest normalnie dystrybuowany, ponieważ spowodowałoby to normalną dystrybucję . Ale podczas obliczania wykresu QQ-Normal istnieją dowody, że reszty są zwykle rozkładane. Zatem każdy …
1
Interpretowanie plot.lm ()
Miałem pytanie dotyczące interpretacji wykresów generowanych przez wykres (lm) w R. Zastanawiałem się, czy moglibyście mi powiedzieć, jak interpretować wykresy położenia skali i wykresy rezydualne dźwigni? Wszelkie uwagi będą mile widziane. Zakłada podstawową wiedzę na temat statystyki, regresji i ekonometrii.
4
Wykresy diagnostyczne dla regresji zliczania
Jakie wykresy diagnostyczne (i być może testy formalne) są najbardziej przydatne dla regresji, w których wynikiem jest zmienna licząca? Szczególnie interesują mnie modele Poissona i modele dwumianowe ujemne, a także ich odpowiedniki zerowe i przeszkodowe. Większość źródeł, które znalazłem, po prostu kreśli wartości resztkowe w stosunku do dopasowanych wartości bez …
3
Co oznaczają reszty w regresji logistycznej?
Odpowiadając na to pytanie, John Christie zasugerował, że dopasowanie modeli regresji logistycznej należy oceniać poprzez ocenę reszt. Znam sposób interpretowania reszt w OLS, są one w tej samej skali co DV i bardzo wyraźnie różnica między y przewidywana przez model y. Jednak w przypadku regresji logistycznej w przeszłości zwykle badałem …
3
Założenie ANOVA normalność / rozkład normalny reszt
Strona Wikipedii na temat ANOVA wymienia trzy założenia , a mianowicie: Niezależność przypadków - jest to założenie modelu upraszczającego analizę statystyczną. Normalność - rozkłady reszt są normalne. Równość (lub „jednorodność”) wariancji, zwana homoscedastycznością ... Punkt zainteresowania jest tutaj drugim założeniem. Kilka źródeł wylicza założenie inaczej. Niektórzy mówią o normalności surowych …
6
Czy reszty są „przewidywane minus rzeczywiste” lub „rzeczywiste minus prognozowane”
Widziałem „reszty” zdefiniowane na różne sposoby jako „przewidywane minus rzeczywiste wartości” lub „rzeczywiste minus przewidywane wartości”. W celach ilustracyjnych, aby pokazać, że obie formuły są szeroko stosowane, porównaj następujące wyszukiwania w Internecie: resztkowe „przewidywane minus rzeczywiste” pozostałe „rzeczywiste minus przewidywane” W praktyce prawie nigdy nie robi to różnicy, ponieważ znak …
2
Dlaczego Bayesjanin nie może patrzeć na pozostałości?
W artykule „Dyskusja: Czy ekolodzy powinni zostać Bayesianami?” Brian Dennis przedstawia zaskakująco zrównoważony i pozytywny pogląd na statystyki bayesowskie, kiedy wydaje się, że jego celem jest ostrzeganie ludzi przed tym. Jednak w jednym akapicie, bez żadnych cytatów ani uzasadnień, mówi: Widzisz, Bayesianie nie mogą patrzeć na swoje pozostałości. Naruszenie zasady …
5
Regresja, gdy reszty OLS nie są zwykle rozkładane
Na tej stronie jest kilka wątków omawiających, jak ustalić, czy reszty OLS są asymptotycznie normalnie rozłożone. Inny sposób oceny normalności reszt za pomocą kodu R znajduje się w tej doskonałej odpowiedzi . To kolejna dyskusja na temat praktycznej różnicy między znormalizowanymi a zaobserwowanymi resztkami. Powiedzmy jednak, że reszty zdecydowanie nie …
3
Co to jest pozostały błąd standardowy?
Podczas uruchamiania modelu regresji wielokrotnej w R jednym z wyjść jest resztkowy błąd standardowy wynoszący 0,0589 przy 95161 stopniach swobody. Wiem, że 95.161 stopni swobody wynika z różnicy między liczbą obserwacji w mojej próbce a liczbą zmiennych w moim modelu. Jaki jest pozostały błąd standardowy?
3
R - Mylone z terminologią resztkową
Błąd średniej kwadratowej rezydualna suma kwadratów błąd resztkowy standardowy średni błąd kwadratu błąd testu Myślałem, że kiedyś rozumiałem te terminy, ale im więcej robię problemów statystycznych, tym bardziej się mylę, gdy się domyślam. Chciałbym trochę pewności i konkretnego przykładu Potrafię łatwo znaleźć równania w Internecie, ale mam problem z uzyskaniem …
2
Interpretacja wykresu reszt i dopasowanych wartości w celu weryfikacji założeń modelu liniowego
Rozważ następującą liczbę z modeli liniowych Faraway z R (2005, s. 59). Pierwszy wykres wydaje się wskazywać, że reszty i dopasowane wartości są nieskorelowane, ponieważ powinny być w homoscedastycznym modelu liniowym z błędami o rozkładzie normalnym. Dlatego drugi i trzeci wykres, które wydają się wskazywać na zależność między wartościami resztkowymi …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
3
Interpretowanie resztkowych wykresów diagnostycznych dla modeli GLM?
Szukam wskazówek, jak interpretować wykresy resztkowe modeli GLM. Szczególnie modele Poissona, ujemne dwumianowe, dwumianowe. Czego możemy oczekiwać od tych wykresów, gdy modele są „poprawne”? (na przykład oczekujemy wzrostu wariancji wraz ze wzrostem przewidywanej wartości, na przykład w przypadku modelu Poissona) Wiem, że odpowiedzi zależą od modeli. Wszelkie odniesienia (lub ogólne …
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.