Perguntas com a marcação «deviance»

Como interpretar o desvio nulo e residual no GLM em R? Como, dizemos que AIC menor é melhor. Existe alguma interpretação semelhante e rápida para os desvios também? Desvio nulo: 1146,1 em 1077 graus de liberdade Desvio residual: 4589,4 em 1099 graus de liberdade AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

O que é "desvio", como é calculado e quais são seus usos em diferentes campos nas estatísticas? Em particular, estou pessoalmente interessado em seus usos no CART (e sua implementação no rpart no R). Estou perguntando isso, já que o artigo wiki parece um pouco ausente e suas idéias serão …

45 r  cart  rpart  deviance 

Desejo executar regressão logística com a seguinte resposta binomial e com X1X1X_1 e X2X2X_2 como meus preditores. Eu posso apresentar os mesmos dados que as respostas de Bernoulli no seguinte formato. As saídas de regressão logística para esses 2 conjuntos de dados são basicamente as mesmas. Os resíduos de desvio …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Estou validando cruzadamente um modelo que está tentando prever uma contagem. Se esse fosse um problema de classificação binária, eu calcularia a AUC fora da dobra e, se esse fosse um problema de regressão, calcularia o RMSE ou o MAE fora da dobra. Para um modelo de Poisson, que métricas …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Acabei de ler sobre a medida de desvio para a regressão logística. No entanto, a parte que é chamada de modelo saturado não está clara para mim. Fiz uma extensa pesquisa no Google, mas nenhum dos resultados respondeu à minha pergunta. Até agora, descobri que um modelo saturado possui um …

17 logistic  deviance 

Eu sei que os Pearson Residuals padronizados são obtidos de uma maneira probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} Residuais de Deviance e Deviance são obtidos de uma maneira mais estatística (a contribuição de cada ponto para a probabilidade): 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)]} onde …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Antecedentes: Atualmente, estou trabalhando para comparar vários modelos hierárquicos bayesianos. Os dados são medidas numéricas de bem-estar do participante ie tempo j . Eu tenho cerca de 1000 participantes e 5 a 10 observações por participante.yeu jyEujy_{ij}EuEuijjj Como na maioria dos conjuntos de dados longitudinais, espero ver alguma forma de …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Como parte da saída de um modelo linear generalizado, os desvios nulo e residual são usados ​​para avaliar o modelo. Muitas vezes, vejo as fórmulas para essas quantidades expressas em termos da probabilidade logarítmica do modelo saturado, por exemplo: /stats//a/113022/22199 , Regressão logística: como obter um modelo saturado O modelo …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Aqui está o meu contexto para esta pergunta: Pelo que sei, não podemos executar uma regressão ordinária de mínimos quadrados em R ao usar dados ponderados e o surveypacote. Aqui, temos que usar svyglm(), que em vez disso executa um modelo linear generalizado (que pode ser a mesma coisa? Estou …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Para minha pesquisa atual, estou usando o método Lasso através do pacote glmnet em R em uma variável dependente binomial. No glmnet, o lambda ideal é encontrado via validação cruzada e os modelos resultantes podem ser comparados com várias medidas, por exemplo, erro de classificação incorreta ou desvio. Minha pergunta: …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

O desvio escalado, definido como D = 2 * (probabilidade logarítmica do modelo saturado menos probabilidade logarítmica do modelo ajustado), é freqüentemente usado como uma medida de qualidade de ajuste nos modelos GLM. O desvio percentual explicado, definido como [D (modelo nulo) - D (modelo ajustado)] / D (modelo nulo), …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

É difícil dizer o que está sendo pedido aqui. Essa pergunta é ambígua, vaga, incompleta, excessivamente ampla ou retórica e não pode ser razoavelmente respondida em sua forma atual. Para obter ajuda para esclarecer esta questão para que possa ser reaberta, visite o centro de ajuda . Fechado há 7 …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance 

Estou usando a glmfitfunção no MATLAB. A função retorna apenas o desvio e não a probabilidade do log. Entendo que o desvio é basicamente o dobro da diferença entre as probabilidades de log dos modelos, mas o que não entendo é que estou apenas usando glmfitpara criar um modelo, mas …

9 matlab  p-value  likelihood-ratio  deviance 

Estou tentando criar um modelo usando regressão binomial negativa (GLM binomial negativo). Eu tenho um tamanho de amostra relativamente pequeno (maior que 300) e os dados não são redimensionados. Percebi que existem duas maneiras de medir a qualidade do ajuste - uma é desvio e a outra é a estatística …

8 regression  generalized-linear-model  chi-squared  deviance