Perguntas com a marcação «residuals»

Eu tenho uma pergunta estranha. Suponha que você tenha uma pequena amostra em que a variável dependente que você analisará com um modelo linear simples é altamente inclinada para a esquerda. Assim, você assume que não é normalmente distribuído, porque isso resultaria em y distribuído normalmente . Mas quando você …

110 regression  residuals  error  normality-assumption 

Eu tinha uma pergunta sobre como interpretar os gráficos gerados pelo gráfico (lm) em R. Eu queria saber se vocês poderiam me dizer como interpretar os gráficos de localização em escala e alavancagem-residual? Quaisquer comentários serão apreciados. Assumir conhecimentos básicos de estatística, regressão e econometria.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Quais gráficos de diagnóstico (e talvez testes formais) você considera mais informativos para regressões em que o resultado é uma variável de contagem? Estou especialmente interessado em Poisson e nos modelos binomiais negativos, bem como nos modelos com inflado zero e obstáculos de cada um. A maioria das fontes que …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Ao responder a essa pergunta, John Christie sugeriu que o ajuste dos modelos de regressão logística fosse avaliado pela avaliação dos resíduos. Eu estou familiarizado com a interpretação de resíduos no OLS, eles estão na mesma escala que o DV e muito claramente a diferença entre y e y previstos …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

A página da Wikipedia na ANOVA lista três suposições , a saber: Independência de casos - esta é uma suposição do modelo que simplifica a análise estatística. Normalidade - as distribuições dos resíduos são normais. Igualdade (ou "homogeneidade") de variações, chamada homoscedasticidade ... O ponto de interesse aqui é a …

52 anova  residuals  assumptions  normality-assumption 

No artigo "Discussão: os ecologistas devem se tornar bayesianos?" Brian Dennis fornece uma visão surpreendentemente equilibrada e positiva das estatísticas bayesianas quando seu objetivo parece ser alertar as pessoas sobre isso. No entanto, em um parágrafo, sem citações ou justificativas, ele diz: Os bayesianos, como você vê, não podem olhar …

46 bayesian  residuals  frequentist  likelihood-principle 

Eu já vi "resíduos" definidos de várias maneiras como sendo "valores preditos menos reais" ou "valores reais menos preditos". Para fins de ilustração, para mostrar que as duas fórmulas são amplamente usadas, compare as seguintes pesquisas na Web: residual "previsto menos real" residual "menos real previsto" Na prática, quase nunca …

46 residuals  terminology  error 

Existem vários tópicos neste site que discutem como determinar se os resíduos do OLS são normalmente distribuídos normalmente assintoticamente . Outra maneira de avaliar a normalidade dos resíduos com o código R é fornecida nesta excelente resposta . Esta é outra discussão sobre a diferença prática entre resíduos padronizados e …

43 regression  least-squares  residuals  assumptions  normality-assumption 

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 

Ao executar um modelo de regressão múltipla em R, uma das saídas é um erro padrão residual de 0,0589 em 95.161 graus de liberdade. Eu sei que os 95.161 graus de liberdade são dados pela diferença entre o número de observações na minha amostra e o número de variáveis ​​no …

35 regression  standard-error  residuals 

Erro quadrático médio da raiz soma residual de quadrados erro padrão residual erro quadrático médio erro de teste Eu achava que costumava entender esses termos, mas quanto mais eu faço problemas estatísticos, mais me confundei com o que acho. Gostaria de alguma garantia e um exemplo concreto Posso encontrar facilmente …

34 r  regression  residuals 

Considere a figura a seguir dos Modelos Lineares de Faraway com R (2005, p. 59). O primeiro gráfico parece indicar que os resíduos e os valores ajustados não estão correlacionados, pois deveriam estar em um modelo linear homoscedástico com erros normalmente distribuídos. Portanto, as segunda e terceira parcelas, que parecem …

34 regression  residuals  assumptions  graphical-model 

Esse problema parece elevar sua cabeça feia o tempo todo, e estou tentando decapitá-lo para meu próprio entendimento de estatística (e sanidade!). As suposições dos modelos lineares gerais (teste t, ANOVA, regressão etc.) incluem a "suposição de normalidade", mas descobri que isso raramente é descrito claramente. Muitas vezes encontro livros …

34 normal-distribution  residuals  normality-assumption 

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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