Прежде всего: Из того, что я понял, остатки начальной загрузки работают следующим образом: Подгоните модель к данным Рассчитать остатки Пересчитайте остатки и добавьте их к 1. Подгоните модель к новому набору данных из 3. Повторите nвремя, но всегда добавляйте пересчитанные остатки к подгонке от 1....
В методе наименьших квадратов мы хотим оценить неизвестные параметры в модели: YJ= α + βИксJ+ εJ( j = 1 ... n )YJзнак равноα+βИксJ+εJ(Jзнак равно1 ...N)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Как только мы это сделаем (для некоторых наблюдаемых значений), мы получим подогнанную...
Согласно регрессионному анализу на примере , остаток представляет собой разницу между откликом и прогнозируемым значением, тогда говорят, что каждый остаток имеет различную дисперсию, поэтому нам нужно рассмотреть стандартизированные остатки. Но дисперсия относится к группе значений, как одно...
Я использую PROC GLM в SAS, чтобы соответствовать уравнению регрессии следующего вида Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t График QQ результирующих остатков указывает на отклонение от нормы. Любое преобразование бесполезно для нормализации...
В R почему параметры по умолчанию qqplot(linear model)используют стандартизированные остатки по оси Y? Почему R не использует "обычные"
У меня есть эти данные: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провел пуассоновскую регрессию poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") И отрицательная биноминальная регрессия:...
Когда (то есть Y происходит из модели линейной регрессии), ε ∼ N ( 0 , σ 2 I )Y= A X+ εY=AX+εY = AX + \varepsilonYYY И в этом случае невязок е 1 , ... , е п коррелируют и ненезависимыми. Но когда мы делаем регрессионную диагностику и хотим проверить предположение , е ~ N ( 0 , σ 2 I ) , каждый...
Я хотел бы классифицировать точки данных как нуждающиеся в более сложной модели или не требующие более сложной модели. Мое текущее мышление состоит в том, чтобы подогнать все данные к простой линейной модели и наблюдать размер остатков, чтобы сделать эту классификацию. Затем я немного прочитал о...
С помощью регрессии OLS, применяемой к непрерывному отклику, можно построить уравнение множественной регрессии, последовательно выполняя регрессии остатков в каждом ковариате. У меня вопрос, есть ли способ сделать это с помощью логистической регрессии через остатки логистической регрессии ?...
У меня есть набор данных с двумя категориальными номинальными переменными (обе с 5 категориями). Я хотел бы знать, если (и как) я могу определить потенциальные корреляции между категориями из этих двух переменных. Другими словами, показывают ли, например, результаты категории в переменной 1 сильную...