Perguntas com a marcação «diagnostic»

Alguém sabe como descobrir se os pontos 7, 16 e 29 são pontos influentes ou não? Li em algum lugar que, como a distância de Cook é menor que 1, eles não são. Estou certo?

40 r  regression  residuals  diagnostic  cooks-distance 

Estou procurando orientações sobre como interpretar gráficos residuais de modelos de glm. Especialmente modelos poisson, binomial negativo e binomial. O que podemos esperar desses gráficos quando os modelos estão "corretos"? (por exemplo, esperamos que a variação cresça à medida que o valor previsto aumenta, pois ao lidar com um modelo …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals 

Eu queria fazer uma demonstração de classe em que comparasse um intervalo t com um intervalo de autoinicialização e calculasse a probabilidade de cobertura de ambos. Como eu queria que os dados viessem de uma distribuição assimétrica, decidi gerá-los como exp(rnorm(10, 0, 2)) + 1uma amostra do tamanho 10 de …

29 bootstrap  diagnostic 

Seguindo minha pergunta para o OLS , pergunto-me: que gráficos de diagnóstico existem para a regressão quantílica? (e há R implementação deles?) Uma rápida pesquisa no Google já veio com o gráfico de worms (sobre o qual nunca ouvi falar antes), e ficaria feliz em saber de mais métodos que …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

Suponha que eu faça uma regressão logística univariada em várias variáveis ​​independentes, como esta: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Fiz uma comparação de modelo (teste de razão de verossimilhança) para ver se o modelo é melhor que o modelo nulo por …

25 r  logistic  diagnostic 

Estou executando um amostrador Metropolis (C ++) e quero usar os exemplos anteriores para estimar a taxa de convergência. Um diagnóstico fácil de implementar que encontrei é o diagnóstico Geweke , que calcula a diferença entre as duas médias da amostra divididas pelo erro padrão estimado. O erro padrão é …

14 mcmc  diagnostic 

Um experimento de detecção de sinal normalmente apresenta ao observador (ou sistema de diagnóstico) um sinal ou um não sinal, e o observador é solicitado a relatar se eles acham que o item apresentado é um sinal ou não. Tais experimentos produzem dados que preenchem uma matriz 2x2: A teoria …

14 diagnostic  signal-detection 

Eu já vi fórmulas na Wikipedia. que relacionam a distância e a alavancagem de Mahalanobis: A distância de Mahalanobis está intimamente relacionada à estatística de alavancagem, hhh , mas tem uma escala diferente: D2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). Em um artigo vinculado , a Wikipedia descreve hhh nestes …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

Eu ajustei meu modelo e estou tentando entender se é bom. Calculei as métricas recomendadas para avaliá-las ( / AUC / precisão / erro de previsão / etc), mas não sei como interpretá-las. Em resumo, como posso saber se meu modelo é bom com base na métrica? Um de 0,6 …

12 goodness-of-fit  r-squared  accuracy  auc  diagnostic 

Eu tenho dados de demanda por hora e meia, que é uma série temporal multi-sazonal. Eu usei tbatsno forecastpacote em R e obtive resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Isso significa que a série não deve necessariamente usar a transformação Box-Cox, e o termo de erro é …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Na regressão linear simples, geralmente se deseja verificar se certas premissas são atendidas para poder fazer inferência (por exemplo, os resíduos são normalmente distribuídos). É razoável verificar as premissas, verificando se os valores ajustados são normalmente distribuídos?

11 regression  residuals  diagnostic 

Estou ciente do teste de Ramsey Reset, que pode detectar dependências não lineares. No entanto, se você apenas jogar fora um dos coeficientes de regressão (dependências meramente lineares), poderá obter um viés, dependendo das correlações. Obviamente, isso não é detectado pelo teste de redefinição. Não encontrei um teste para este …

11 regression  multiple-regression  bias  causality  diagnostic 

Comecei a cavar um pouco a função plot.lm , essa função fornece seis gráficos para lm, são eles: uma plotagem de resíduos contra valores ajustados uma plotagem Scale-Location de sqrt (| resíduos |) em relação aos valores ajustados um gráfico QQ normal, um gráfico das distâncias de Cook versus rótulos …

11 r  regression  linear-model  diagnostic 

Estou observando padrões estranhos em resíduos para meus dados: [EDIT] Aqui estão os gráficos de regressão parcial para as duas variáveis: [EDIT2] Adicionado o gráfico PP A distribuição parece estar indo bem (veja abaixo), mas não tenho idéia de onde essa linha reta possa estar vindo. Alguma ideia? [ATUALIZAÇÃO 31.07] …

11 regression  multiple-regression  residuals  diagnostic 

O ensino padrão diz que sensibilidade e especificidade são propriedades do teste e são independentes da prevalência. Mas isso não é apenas uma suposição? Os princípios da medicina interna de Harrison Há muito tempo se afirma que a sensibilidade e a especificidade são parâmetros independentes da prevalência da precisão do …

10 bayesian  epidemiology  diagnostic  sensitivity-specificity