Perguntas com a marcação «residuals»

Eu sou bastante novo na análise de sobrevivência. Fui aconselhado a procurar e aprender os resíduos de Schoenfeld como parte de um diagnóstico de modelo para verificar se a suposição de risco proporcional foi atendida. Ao pesquisar isso, vi referências a muitos tipos diferentes de resíduos, incluindo: Cox-Snell Desvio Martingale …

9 references  survival  residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

O Guia para Iniciantes do Zuur 2013 do GLM e GLMM sugere a validação de uma regressão de Poisson, plotando os resíduos de Pearsons em relação aos valores ajustados. Zuur afirma que não devemos ver os resíduos se espalhando à medida que os valores ajustados aumentam, como o gráfico anexado …

9 residuals  poisson-regression 

Não consigo interpretar este gráfico. Minha variável dependente é o número total de ingressos de cinema que serão vendidos para um show. As variáveis ​​independentes são o número de dias que restam antes do show, variáveis ​​fictícias da sazonalidade (dia da semana, mês do ano, feriado), preço, ingressos vendidos até …

8 r  regression  logistic  residuals  diagnostic 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Estou realizando uma regressão logística com variáveis ​​independentes e 123 , 996 observações. Estou avaliando o ajuste do modelo para determinar se os dados atendem às premissas do modelo e produziram o seguinte gráfico de resíduos binados usando o pacote:242424123 , 996123,996123,996arm R Obviamente, existem alguns sinais ruins nesse gráfico: …

8 regression  logistic  residuals 

Esta questão surgiu em outro tópico que eu comecei, então pensei em obter mais opiniões das pessoas sobre isso. Minha pergunta é O residual, e, é um estimador do erro, ?ϵϵ\epsilon A razão pela qual pergunto é a seguinte. No OLS, a variação dos resíduos, , é conhecida como variação …

8 standard-error  residuals  error  estimators 

Eu tenho um conjunto de observações, independente do tempo. Gostaria de saber se devo executar algum teste de autocorrelação? Parece-me que não faz sentido, uma vez que não há componente de tempo nos meus dados. No entanto, na verdade, tentei o teste LM de correlação serial e indica forte autocorrelação …

8 multiple-regression  least-squares  autocorrelation  residuals  cross-section 

Refiro-me a este post, que parece questionar a importância da distribuição normal dos resíduos, argumentando que isso, juntamente com a heterocedasticidade, poderia ser potencialmente evitado usando erros padrão robustos. Eu considerei várias transformações - raízes, logs etc. - e tudo está se mostrando inútil para resolver completamente o problema. Aqui …

8 normal-distribution  stata  least-squares  residuals  assumptions 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Estou tentando criar um modelo de previsão usando regressão. Este é o gráfico de diagnóstico para o modelo que recebo usando lm () no R: O que li do gráfico QQ é que os resíduos têm uma distribuição de cauda pesada, e o gráfico Residuais vs Ajustados parece sugerir que …

8 regression  residuals  heteroscedasticity  robust  rlm 

Suponha que sejam séries com , ( e é semelhante ao , mas muda quando o manequim = 1). e , . Em um cenário do mundo real, haverá retornos periódicos do mercado de ações sobre as empresas (mas você pode ignorar isso). Existe um dummy, que é igual à …

8 time-series  least-squares  residuals  bias 

Desenho do estudo: mostrei aos participantes algumas informações sobre a elevação do nível do mar, concentrando as informações de diferentes maneiras, tanto em termos de escala de tempo quanto na magnitude de potencial aumento. Assim, eu tinha um design de 2 (Tempo: 2050 ou 2100) por 2 (Magnitude: Média ou …

8 anova  spss  residuals  assumptions  normality-assumption 

Estou procurando qualquer ajuda, conselho ou dicas sobre como explicar a heterogeneidade / heterocedasticidade aos biólogos do meu departamento. Em particular, quero explicar por que é importante procurá-lo e lidar com ele, se existir, estava procurando opiniões sobre as seguintes perguntas. A heterogeneidade influencia a confiabilidade das estimativas de efeitos …

8 regression  mixed-model  references  residuals  heteroscedasticity 

Agora, estou passando para os GLMs depois dos modelos padrão. No modelo padrão, y = Xb + epsilon e epsilon é assumido como sendo normalmente distribuído. Isso significa que podemos escrever y - Xb = epsilon e então podemos minimizar o lhs usando alguma norma adequada, dada a suposição de …

8 generalized-linear-model  residuals 

Nas anotações de meu curso sobre um curso de regressão com relação à detecção de heterocedasticidade, há a seguinte citação: "Como os resíduos dos mínimos quadrados apresentam variações desiguais mesmo no caso homoscedástico, é preferível usar os resíduos padronizados". Minha intuição me diz que, como a linha de regressão LS …

7 regression  residuals  heteroscedasticity