Perguntas com a marcação «degrees-of-freedom»

Da Wikipedia , existem três interpretações dos graus de liberdade de uma estatística: Nas estatísticas, o número de graus de liberdade é o número de valores no cálculo final de uma estatística que pode variar livremente . As estimativas de parâmetros estatísticos podem ser baseadas em diferentes quantidades de informações …

257 interpretation  degrees-of-freedom  intuition 

A estatística de teste para o teste Hosmer-Lemeshow (HLT) para qualidade de ajuste (GOF) de um modelo de regressão logística é definida da seguinte forma: A amostra é então dividida em deciles , D_1, D_2, \ dots, D_ {d} , por decil, um calcula as seguintes quantidades:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , …

33 regression  logistic  goodness-of-fit  degrees-of-freedom  hosmer-lemeshow-test 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

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 

O lmerTestpacote fornece uma anova()função para modelos mistos lineares com a aproximação opcional de Satterthwaite (padrão) ou Kenward-Roger dos graus de liberdade (df). Qual é a diferença entre essas duas abordagens? Quando escolher qual?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Como os modelos de efeitos mistos (lineares) são normalmente comparados entre si? Eu sei que testes de razão de verossimilhança podem ser usados, mas isso não funciona se um modelo não for um 'subconjunto' do outro correto? A estimativa dos modelos df é sempre direta? Número de efeitos fixos + …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

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 

... e porque ? Supondo que , são variáveis ​​aleatórias independentes com média e variação respectivamente. Meu livro de estatísticas básicas informa que a distribuição do tem as seguintes propriedades:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2μ1, μ2μ1,μ2\mu_1,\mu_2σ21, σ22σ12,σ22\sigma^2_1,\sigma^2_2X1- …

19 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution 

No livro de Bishop, "Classificação de padrões e aprendizado de máquina", descreve uma técnica para regularização no contexto de redes neurais. No entanto, não entendo um parágrafo descrevendo que, durante o processo de treinamento, o número de graus de liberdade aumente junto com a complexidade do modelo. A cotação relevante …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Estou aprendendo sobre splines do livro "Os elementos de mineração, inferência e previsão de dados estatísticos de aprendizagem", de Hastie et al. Eu descobri na página 145 que splines cúbicos naturais são lineares além dos nós dos limites. Existem , nos splines e o seguinte é fornecido sobre esse spline …

16 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

O procedimento do teste t SPSS relata 2 análises ao comparar duas médias independentes, uma análise com variâncias iguais assumidas e outra com variâncias iguais não assumidas. Os graus de liberdade (df) quando pressões iguais são assumidas são sempre valores inteiros (e iguais n-2). O df quando variações diferentes não …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

O teste t de Welch para variações desiguais (também conhecido como Welch-Satterthwaite ou Welch-Aspin) geralmente possui graus de liberdade não inteiros . Como esses graus de liberdade devem ser citados ao relatar os resultados do teste? "É convencional arredondar para o número inteiro mais próximo antes de consultar as tabelas …

14 t-test  degrees-of-freedom  reporting 

Quero calcular o AICc de um modelo de regressão de cume. O problema é o número de parâmetros. Para regressão linear, a maioria das pessoas sugere que o número de parâmetros é igual ao número de coeficientes estimados mais sigma (a variação do erro). Quando se trata de regressão de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Os graus de liberdade em uma regressão múltipla são iguais a , onde é o número de variáveis.N−k−1N−k−1N-k-1kkk Faz kkk incluem a variável de resposta (isto é, YYY )? Por exemplo, no modelo Y=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2 , então k=3k=3k = 3 (ou seja, 1 df cada …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Zou et al. "Nos" graus de liberdade "do laço" (2007) mostram que o número de coeficientes diferentes de zero é uma estimativa imparcial e consistente para os graus de liberdade do laço. Parece um pouco contra-intuitivo para mim. Suponha que tenhamos um modelo de regressão (onde as variáveis ​​têm média …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage 

Resumo: Existe alguma teoria estatística para apoiar o uso da distribuição (com graus de liberdade baseados no desvio residual) para testes de coeficientes de regressão logística, em vez da distribuição normal padrão?ttt Algum tempo atrás, descobri que, ao ajustar um modelo de regressão logística no SAS PROC GLIMMIX, nas configurações …

12 r  logistic  mathematical-statistics  sas  degrees-of-freedom