«residuals» 태그된 질문

LASSO 회귀 시나리오에서 와이= Xβ+ ϵ와이=엑스β+ϵy= X \beta + \epsilon , LASSO 추정치는 다음 최적화 문제에 의해 제공됩니다. 분β| | 와이− Xβ| | +τ| | β| |1분β||와이−엑스β||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 에 관한 배포 가정이 있습니까?ϵϵ\epsilon OLS 시나리오에서는 ϵϵ\epsilon 이 독립적이며 정규적으로 배포 될 것으로 예상합니다 . …

18 regression  lasso  assumptions  residuals 

문맥 이 질문은 R을 사용하지만 일반적인 통계 문제에 관한 것입니다. 필자는 유충 개체군이 8 년 동안 1 년에 한 번 12 개 사이트에서 샘플링 된 시간에 따른 나방 개체군 성장률에 대한 사망률 (질병 및 기생충으로 인한 사망률)의 영향을 분석하고 있습니다. 인구 증가율 데이터는 시간이 지남에 따라 명확하지만 불규칙적 인 주기적 …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal 

우리는 단순 회귀 분석의 실행 가정 y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy=\beta_0+\beta_1x+u , 저장된 잔차 ui^ui^\hat{u_i} 하고 잔차의 분포의 히스토그램을 그린다. 친숙한 분포처럼 보이는 것이 있으면 오차항에이 분포가 있다고 가정 할 수 있습니까? 예를 들어, 잔차가 정규 분포와 비슷하다는 것을 알면 모집단에서 오차 항의 정규성을 가정하는 것이 합리적입니까? 나는 그것이 합리적이라고 생각하지만 어떻게 정당화 될 …

17 r  regression  residuals 

나는 이분산성을 정말로 이해하지 못한다. 이 플롯에 따라 모델이 적합한 지 여부를 알고 싶습니다.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

적합도에 대한 카이-제곱 검정의 맥락에서 피어슨 잔차에 대한 초보자의 질문 : 검정 통계량뿐만 아니라 R의 chisq.test함수는 Pearson의 잔차를보고합니다. (obs - exp) / sqrt(exp) 표본이 작을수록 차이가 작기 때문에 관측 값과 기대 값의 원시 차이를 보는 것이 그다지 유익하지 않은 이유를 이해합니다. 그러나 분모의 효과에 대해 더 알고 싶습니다. 왜 예상 …

16 chi-squared  goodness-of-fit  residuals 

이것은 내가 일종의 ad-hoc 방법으로 수행하는 것으로 보이며 매우 비린 것처럼 보이지만 아마도 뭔가를 놓치고 있습니다. 다중 회귀 분석 에서이 작업을 수행했지만 간단하게 유지합시다. yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} 이제 적합 모형에서 잔차를 가져옵니다. ei=yi−(β^0+β^1xi)ei=yi−(β^0+β^1xi) e_{i} = y_{i} - \left( \hat{\beta}_{0} + \hat{\beta}_{1} x_{i} \right) 잔차의 …

16 regression  residuals 

표준화 된 Pearson 잔차는 전통적인 확률 론적 방식으로 얻어진다는 것을 알고 있습니다. ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} 이탈 잔차는보다 통계적인 방법 (각 지점의 가능성에 대한 기여도)을 통해 얻습니다. di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} 여기서, 경우 (1) = Y 난 = 1과 s의 난 = -1 …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

하나의 고정 효과 (조건)와 두 개의 임의 효과 (대상 내 설계 및 쌍으로 인해 참가자)가있는 혼합 효과 모델을 사용하여 데이터 세트를 분석하고 있습니다. lme4패키지로 모델이 생성되었습니다 exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). 다음으로, 고정 효과 (조건)없이 모형에 대해이 모형의 우도 비 검정을 수행했으며 유의 한 차이가 있습니다. 내 데이터 세트에는 3 가지 조건이 있으므로 다중 …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

\newcommand{\E}{\mathbb{E}} 방법 인 정규화는 지수 가족 변환 유래? A ( ⋅ ) = ∫ d uV 1 / 3 ( μ )A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} 더 구체적으로 : 나는 3 페이지의 Taylor 확장 스케치를 따르려고 노력했지만 여기에 슬라이드 1 이 있지만 몇 가지 질문이 있습니다. 함께 엑스XX 지수 가족, 변환 h …

15 data-transformation  residuals  asymptotics  exponential-family 

이 분산 데이터에 대해 회귀 분석을 시도하고 있는데, 여기서 선형 편차로 평균 오차뿐만 아니라 오차 분산도 예측 하려고합니다 . 이 같은: 와이( x , t )ξ( x , t )와이¯( x , t )σ( x , t )= y¯( x , t ) + ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

계절 ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] 모델 (= fit2)을 사용하여 예측하려고하는 시계열이 있습니다. R이 auto.arima로 제안한 것과는 다릅니다 (R 계산 된 ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12]가 더 적합 할 것입니다. 그러나 내 시계열의 지난 12 개월 동안 내 모델 (fit2)이 조정될 때 더 잘 맞는 것 같습니다 (만성적으로 편향된 경우, 잔차 평균을 …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

회귀 모델에 대한 과정을 밟고 있으며 선형 회귀에 제공되는 속성 중 하나는 절편이 포함될 때 잔차가 항상 0이된다는 것입니다. 왜 이런 경우에 대한 좋은 설명을 제공 할 수 있습니까?

14 regression  residuals 

표준 오차는 추정 된 표준 편차이고 σ ( θ ) 추정기에서의 θ 파라미터에 대한 θ .σ^( θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta 잔차의 추정 표준 편차가 "잔차 표준 오차"(예 : R의 summary.lm함수 출력 )라고하고 잔차 표준 편차가 아닌 이유는 무엇입니까? 여기에 표준 오차를 갖는 모수 추정치는 무엇입니까? 각 잔차를 "그"오류 항에 대한 추정기로 간주하고 …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

정규성을 확인하기 위해 선형 모형의 잔차에 대해 Shapiro Wilk의 W 검정 및 Kolmogorov-Smirnov 검정을 수행하고 싶습니다. 원시 잔차, Pearson 잔차, 학생 잔차 또는 표준화 잔차에 대해 어떤 잔차를 사용해야하는지 궁금합니다. Shapiro-Wilk의 W 테스트의 경우 원시 및 Pearson 잔차에 대한 결과는 동일하지만 다른 결과는 그렇지 않은 것으로 보입니다. fit=lm(mpg ~ 1 …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

매우 기본적인 질문 : 선형 회귀에서 잔차의 정규 분포는 무엇을 의미합니까? 이 점이 회귀 분석에서 얻은 원래 데이터에 어떻게 반영됩니까? 난 정말 엉망이야

13 regression  residuals