«residuals» 태그된 질문

OLS 다중 선형 회귀 분석을 수행 할 때 적합치에 대한 잔차를 표시하는 대신 적합치에 대해 (내부) 스튜던트 화 잔차를 표시합니다 (공변량의 경우). 이러한 잔차는 다음과 같이 정의됩니다. 이자형※나는= 전자나는에스2( 1 - H나는 내가)−−−−−−−−−√이자형나는※=이자형나는에스2(1−h나는나는)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} 여기서 잔류하고있다 시간을 난 난 모자 행렬의 대각 요소이다. R에서 이러한 학생 …

10 regression  residuals  diagnostic 

모델이 있다고 가정합니다 .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i 회귀 분석은 오차 가 평균 0과 일정한 분산으로 정규 분포되어야 한다는 것과 같은 많은 가정을 가지고 있습니다. 정규 QQ 플롯을 사용하여 잔차 정규성을 테스트 하고 잔차 대 적합 플롯을 사용하여 이러한 가정 을 확인하여 …

10 regression  residuals  error 

나는 LOF 측정 (Local Outlier Factor)에서 inlier 라는 용어를 우연히 발견했으며, 이상치 용어 (잘 기본적으로 liers-나머지 인스턴스로 작동하지 않는 인스턴스)에 익숙합니다. 이상 감지의 맥락에서 '이너'는 무엇을 의미합니까? 그리고 어떻게 특이 치와 관련이 있습니까?

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

회귀 모형에서 "학생 잔차"와 "표준 잔차"가 동일합니까? 나는 R로 선형 회귀 모델을 만들었고 Studentized 잔차 v / s 적합치의 그래프를 그려보고 싶었지만 R에서 이것을 자동으로 수행하는 방법을 찾지 못했습니다. 모델이 있다고 가정 library(MASS) lm.fit <- lm(Boston$medv~(Boston$lstat)) 그런 다음을 사용 plot(lm.fit)하면 스튜던트 잔차 대 적합치의 도표가 제공되지 않지만 표준화 잔차 대 …

10 r  regression  residuals  terminology 

우선 : 내가 이해 한 바에 따르면 부트 스트랩 잔차는 다음과 같이 작동합니다. 모델을 데이터에 적합 잔차 계산 잔차를 다시 샘플링하여 1에 더합니다. 모델을 3의 새 데이터 세트에 맞 춥니 다. 반복 n횟수는 있지만 항상 재 표본 된 잔차를 1의 적합치에 추가하십시오. 지금까지는 맞습니까? 내가하고 싶은 것은 약간 다른 것입니다. …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

이것은 설명하기가 어렵지만 문제를 이해할 수 있도록 노력하겠습니다. 먼저 지금까지 매우 간단한 선형 회귀 분석을 수행했음을 알아야합니다. 계수를 추정하기 전에 분포를 관찰했습니다 . 왼쪽으로 치우칩니다. 모델을 추정 한 후 QQ-Plot에서 왼쪽으로 치우친 잔차를 잘 보았지만 절대 그렇지 않았습니다. 이 솔루션의 이유는 무엇입니까? 실수는 어디입니까? 아니면 분포 가 오차항의 분포와 무관합니까?와이yy와이yy

10 regression  residuals  skewness 

연속 반응에 OLS 회귀를 적용하면 각 공변량에서 잔차의 회귀를 순차적으로 실행하여 다중 회귀 방정식을 만들 수 있습니다. 내 질문은 로지스틱 회귀 잔차 를 통해 로지스틱 회귀로 이것을 수행하는 방법이 있습니까? 내가 추정 할 경우 즉, 접근 방식을 모델링 선형 일반화 된 표준을 사용하여에 대한 로지스틱 회귀 분석을 실행하는 방법이 X …

9 regression  logistic  residuals 

데이터 포인트를 더 복잡한 모델이 필요하거나 더 복잡한 모델이 필요하지 않은 것으로 분류하고 싶습니다. 내 현재 생각은 모든 데이터를 간단한 선형 모델에 맞추고 잔차의 크기를 관찰 하여이 분류를 만드는 것입니다. 그런 다음 오차에 대한 편차 및 분산 기여에 대해 몇 가지를 읽었으며 바이어스를 직접 계산할 수 있으면 총 오차 (잔여 …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

최소 제곱 법에서는 모형에서 알 수없는 매개 변수를 추정하려고합니다. 와이제이= α + β엑스제이+ε제이( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) 일단 우리가 (일부 관찰 된 값들에 대해), 우리는 적합 회귀선을 얻습니다 : 와이제이=α^+β^x +이자형제이( J = 1 , . . . N …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

나는이 데이터를 가지고있다 : set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) 포아송 회귀 분석을 실행했습니다 poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") 부정적인 이항 회귀 require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) 그런 다음 포아송 회귀에 대한 분산 …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

하면 (즉, 선형 회귀 모델에서 유래) 경우 잔차 은 서로 관련이 있으며 독립적이지 않습니다. 그러나 회귀 진단을 수행하고 가정을 테스트하려는 경우 모든 교과서는 Q–Q 플롯과 잔차 에 대한 통계 테스트를 사용하도록 제안합니다 시험 설계되었는지 여부 일부 .Y=AX+εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYYε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)ε∼N(0,σ2I)⇒e^=(I−H)Y∼N(0,(I−H)σ2)\varepsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2 I) \hspace{1em} \Rightarrow \hspace{1em} \hat{e} = …

9 regression  residuals  non-independent 

두 가지 범주 형 명목 변수가있는 데이터 세트가 있습니다 (둘 다 5 개의 범주가 있음). 이 두 변수의 범주 간 잠재적 상관 관계를 식별 할 수 있는지 (및 방법) 알고 싶습니다. , 변수 1 의 범주 의 결과가 변수 2의 특정 범주 와 강한 상관 관계를 보이는지 여부는 5 개의 …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

SAS에서 PROC GLM을 사용하여 다음 형식의 회귀 방정식에 적합합니다. 와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티와이=비0+비1엑스1+비2엑스2+비삼엑스삼+비4티 Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t 결과 redsiduals의 QQ 플롯은 정규 성과의 편차를 나타냅니다. 변환은 잔차를 정규화하는 데 유용하지 않습니다.와이와이Y 이 시점에서 PROC LOESS와 같은 비모수 적 방법으로 안전하게 전환 할 수 있습니까? 이미 PROC …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

예제의 회귀 분석에 따르면 잔차는 반응 값과 예측 값의 차이이며 모든 잔차는 분산이 다르므로 표준화 된 잔차를 고려해야합니다. 그러나 분산은 값 그룹에 대한 것입니다. 단일 값은 어떻게 분산 될 수 있습니까?

9 regression  residuals 

R에서 왜 기본 설정이 qqplot(linear model)y 축에서 표준화 된 잔차를 사용합니까? R이 "정규"잔차를 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot