Perguntas com a marcação «residuals»

Ao executar a regressão linear múltipla do OLS, em vez de plotar os resíduos contra os valores ajustados, ploto os resíduos Studentizados (internos) contra os valores ajustados (o mesmo para covariáveis). Esses resíduos são definidos como: e∗Eu= eEus2( 1 - heu eu)---------√eEu∗=eEus2(1 1-hEuEu)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} onde é …

10 regression  residuals  diagnostic 

Suponha que tenhamos um modelo .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i A regressão tem várias suposições, como que os erros devem ser normalmente distribuídos com zero médio e variação constante. Fui ensinado a verificar essas suposições usando um gráfico QQ normal para testar …

10 regression  residuals  error 

Eu me deparei com o termo inlier na medida LOF (Local Outlier Factor), estou familiarizado com o termo outliers (basicamente basicamente liers - instâncias que não se comportam como o resto das instâncias). O que significa "Inliers" no contexto da detecção de anomalias? e como isso está relacionado a (diferente …

10 residuals  outliers  anomaly-detection 

"Resíduos estudantis" e "resíduos padronizados" são os mesmos nos modelos de regressão? Eu construí um modelo de regressão linear em R e queria plotar o gráfico de resíduos Studentized v / s valores ajustados, mas não encontrei uma maneira automatizada de fazer isso em R. Suponha que eu tenho um …

10 r  regression  residuals  terminology 

Primeiro de tudo: Pelo que entendi, os resíduos de autoinicialização funcionam da seguinte maneira: Ajustar modelo aos dados Calcular os resíduos Amostra novamente os resíduos e adicione-os a 1. Ajuste o modelo ao novo conjunto de dados de 3. Repita os ntempos, mas sempre adicione os resíduos reamostrados ao ajuste …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Isso é muito difícil de descrever, mas tentarei tornar meu problema compreensível. Então, primeiro você precisa saber que eu fiz uma regressão linear muito simples até agora. Antes de estimar o coeficiente, observei a distribuição do meu . É pesado à esquerda inclinado. Depois que estimei o modelo, tive a …

10 regression  residuals  skewness 

Com a regressão OLS aplicada à resposta contínua, pode-se construir a equação de regressão múltipla executando sequencialmente as regressões dos resíduos em cada covariável. Minha pergunta é: existe uma maneira de fazer isso com regressão logística via resíduos de regressão logística ? Ou seja, se eu quiser estimar usando a …

9 regression  logistic  residuals 

Eu gostaria de classificar os pontos de dados como necessitando de um modelo mais complexo ou não precisando de um modelo mais complexo. Meu pensamento atual é ajustar todos os dados a um modelo linear simples e observar o tamanho dos resíduos para fazer essa classificação. Fiz algumas leituras sobre …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

No método dos mínimos quadrados, queremos estimar os parâmetros desconhecidos no modelo: Yj= α + βxj+ εj( j = 1 ... n )Yj=α+βxj+εj(j=1 ...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Depois de fazer isso (para alguns valores observados), obtemos a linha de regressão ajustada: Yj= α^+ β^x …

9 regression  least-squares  residuals  heteroscedasticity  assumptions 

Eu tenho esses dados: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Fiz uma regressão de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") E uma regressão binomial negativa: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Então eu calculei …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

Quando (isto é, vem do modelo de regressão linear), e, nesse caso, resíduos são correlacionados e não independentes. Mas quando fazemos o diagnóstico de regressão e queremos testar a suposição , todo livro sugere sugerir o uso de gráficos Q-Q e testes estatísticos em resíduos que foram projetados para testar …

9 regression  residuals  non-independent 

Eu tenho um conjunto de dados com duas variáveis ​​nominais categóricas (ambas com 5 categorias). Gostaria de saber se (e como) sou capaz de identificar possíveis correlações entre as categorias dessas duas variáveis. Em outras palavras, se, por exemplo, os resultados da categoria na variável 1 mostram uma forte correlação …

9 correlation  residuals  contingency-tables  categorical-data 

Estou usando o PROC GLM no SAS para ajustar uma equação de regressão da seguinte forma Y= b0 0+ b1 1X1 1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0 0+b1 1X1 1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t O gráfico QQ dos vermelhos resultantes indica desvio da normalidade. Qualquer …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

De acordo com a Análise de regressão por exemplo , o resíduo é a diferença entre a resposta e o valor previsto; então, diz-se que todo resíduo tem variação diferente, portanto, precisamos considerar resíduos padronizados. Mas a variação é para um grupo de valores, como um único valor pode ter …

9 regression  residuals 

Em R, por que as configurações padrão qqplot(linear model)usam os resíduos padronizados no eixo y? Por que R não usa os resíduos "regulares"?

9 r  regression  linear-model  residuals  qq-plot