Perguntas com a marcação «goodness-of-fit»

Os testes de adequação indicam se é razoável supor ou não que uma amostra aleatória vem de uma distribuição específica.

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Como visualizar a qualidade bayesiana do ajuste para regressão logística
Para um problema de regressão logística bayesiana, criei uma distribuição preditiva posterior. Eu coleciono amostras da distribuição preditiva e recebo milhares de amostras de (0,1) para cada observação que tenho. Visualizar a qualidade do ajuste é menos do que interessante, por exemplo: Este gráfico mostra as 10.000 amostras + o …
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Como desenhar um gráfico ajustado e um gráfico real da distribuição gama em um gráfico?
Carregue o pacote necessário. library(ggplot2) library(MASS) Gere 10.000 números ajustados à distribuição gama. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Desenhe a função densidade de probabilidade, supondo que não sabemos em qual distribuição x se encaixa. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y <- …
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Modelo de Histórico de Eventos em Tempo Discreto (Sobrevivência) em R
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Qualidade do ajuste para dados discretos: melhor abordagem
Os dados: Para os fins desta pergunta / comunicação, podemos assumir que os dados se parecem com rnbinom(1000,size=0.1,prob=0.01)R, o que gera uma amostra aleatória de 1.000 observações a partir de uma distribuição binomial negativa (com size=0.1e probabilidade de sucesso prob=0.01). Essa é a parametrização em que a variável aleatória representa …
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