Отклонение - это двойная разница между максимально достижимым логарифмическим правдоподобием и значением, полученным в соответствии с подобранной моделью.
Как интерпретировать нулевое и остаточное отклонение в GLM в R? Мол, мы говорим, что чем меньше AIC, тем лучше. Существует ли аналогичная и быстрая интерпретация отклонений? Нулевое отклонение: 1146,1 на 1077 степеней свободы Остаточное отклонение: 4589,4 на 1099 степеней свободы AIC:...
Что такое «отклонение», как оно рассчитывается и как его используют в различных областях статистики? В частности, меня лично интересует его использование в CART (и его реализация в rpart в R). Я спрашиваю об этом, потому что в вики-статье, похоже, чего-то не хватает, и ваши идеи будут...
Я хочу выполнить логистическую регрессию со следующим биномиальным ответом и с и качестве моих предикторов. Икс1Икс1X_1Икс2Икс2X_2 Я могу представить те же данные, что и ответы Бернулли, в следующем формате. Результаты логистической регрессии для этих двух наборов данных в основном одинаковы....
Я перекрестно проверяю модель, которая пытается предсказать счет. Если бы это была проблема бинарной классификации, я бы вычислял AUC вне складывания, а если бы это была проблема регрессии, я бы вычислял среднеквадратичное среднеквадратичное значение или MAE. Для модели Пуассона какие метрики...
Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
Я только что прочитал о мере отклонения для логистической регрессии. Однако та часть, которая называется насыщенной моделью, мне не ясна. Я сделал обширный поиск в Google, но ни один из результатов не ответил на мой вопрос. До сих пор я обнаружил, что насыщенная модель имеет параметр для каждого...
Я знаю, что стандартизированные остатки Пирсона получены традиционным вероятностным способом: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} и Остаточные отклонения получаются более статистическим способом (вклад каждой точки в вероятность):...
Справочная информация: В настоящее время я занимаюсь сравнением различных байесовских иерархических моделей. Данные yijyijy_{ij} являются числовыми показателями благосостояния для участника iii и времени jjj . У меня около 1000 участников и от 5 до 10 наблюдений на каждого участника. Как и в случае...
Как часть вывода обобщенной линейной модели, нулевое и остаточное отклонение используются для оценки модели. Я часто вижу формулы для этих величин, выраженные в виде логарифмической вероятности насыщенной модели, например: /stats//a/113022/22199 , Логистическая регрессия: как получить насыщенную...
Вот мой контекст для этого вопроса: Из того, что я могу сказать, мы не можем запустить обычную регрессию наименьших квадратов в R при использовании взвешенных данных и surveyпакета. Здесь мы должны использовать svyglm(), который вместо этого запускает обобщенную линейную модель (что может быть тем...
Для моего текущего исследования я использую метод Лассо через пакет glmnet в R для биномиальной зависимой переменной. В glmnet оптимальная лямбда определяется путем перекрестной проверки, и полученные модели можно сравнивать с различными показателями, например, ошибочной классификацией или...
Масштабное отклонение, определяемое как D = 2 * (логарифмическая вероятность насыщенной модели минус логарифмическая вероятность подобранной модели), часто используется как мера соответствия модели в модели GLM. Объясненное отклонение в процентах, определенное как [D (нулевая модель) - D...
Трудно сказать, что здесь спрашивают. Этот вопрос является двусмысленным, расплывчатым, неполным, чрезмерно широким или риторическим, и на него нельзя дать разумный ответ в его нынешней форме. Чтобы получить разъяснения по этому вопросу, чтобы его можно было снова открыть, посетите справочный...