Als «function» getaggte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen dem Logit- und dem Probit-Modell ? Ich bin hier mehr daran interessiert zu wissen, wann man logistische Regression und wann man Probit einsetzt. Wenn es Literatur gibt, die es mit R definiert , wäre das ebenfalls

Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen "Link-Funktion" und "Canonical Link-Funktion"? Gibt es auch irgendwelche (theoretischen) Vorteile, wenn man eins gegenüber dem anderen verwendet? Beispielsweise kann eine binäre Antwortvariable unter Verwendung vieler Verknüpfungsfunktionen wie logit ,...

Ich versuche die Philosophie zu verstehen, die hinter der Verwendung eines generalisierten linearen Modells (GLM) gegenüber einem linearen Modell (LM) steckt. Ich habe unten einen Beispieldatensatz erstellt: Log( y) = x + εLog⁡(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon Das Beispiel hat nicht den Fehler als...

Eine standardisierte Gaußsche Verteilung auf kann durch explizite Angabe der Dichte definiert werden: 1RR\mathbb{R}12π−−√e−x2/212πe−x2/2 \frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-x^2/2} oder seine charakteristische Funktion. Wie in dieser Frage erwähnt, ist es auch die einzige Verteilung, für die der...

Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...

Ich hoffe, dass jemand dem Laien erklären kann, was eine charakteristische Funktion ist und wie sie in der Praxis verwendet wird. Ich habe gelesen, dass es sich um die Fourier-Transformation des PDF handelt. Ich glaube, ich weiß, was es ist, aber ich verstehe den Zweck immer noch nicht. Wenn jemand...

Was ist der Zweck der Verknüpfungsfunktion als Bestandteil des verallgemeinerten linearen Modells? Warum brauchen wir das? Wikipedia besagt: Es kann zweckmäßig sein, die Domäne der Verknüpfungsfunktion an den Bereich des Mittelwerts der Verteilungsfunktion anzupassen Was ist der Vorteil...

Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) :...

Ich lese über die Quantilfunktion, aber es ist mir nicht klar. Könnten Sie eine intuitivere Erklärung geben als die folgende? Da das cdf eine monoton ansteigende Funktion ist, hat es eine Inverse; bezeichnen wir dies mit . Wenn die cdf von , dann ist der Wert von so dass ; dies ist die genannte...

Ich habe eine Frage zur Semantik, zu der ich die Meinungen anderer Statistiker haben möchte. Wir wissen, dass Modelle wie Logistik, Poisson usw. unter den Schirm verallgemeinerter linearer Modelle fallen. Das Modell enthält nichtlineare Funktionen der Parameter, die wiederum unter Verwendung des...

Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...

Fast alles, was ich über lineare Regression und GLM lese , läuft darauf hinaus: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) wobei f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) eine nicht zunehmende oder nicht abnehmende Funktion von xxx und ββ\beta der Parameter ist, den Sie schätzen und testen Hypothesen über. Es gibt Dutzende von...

Ich habe gerade bemerkt, dass die Integration der Quantilfunktion einer univariaten Zufallsvariablen (inverse cdf) von p = 0 nach p = 1 den Mittelwert der Variablen ergibt. Ich habe noch nie von dieser Beziehung gehört und frage mich: Ist das immer so? Wenn ja, ist diese Beziehung allgemein...

Ich versuche den Zusammenhang zwischen der momenterzeugenden Funktion und der charakteristischen Funktion zu verstehen. Die Momenterzeugungsfunktion ist definiert als: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t...

Ich habe Fischdichtedaten, die ich versuche, zwischen verschiedenen Erfassungstechniken zu vergleichen, die Daten haben viele Nullen, und das Histogramm sieht für eine Poisson-Verteilung angemessen aus, außer dass es sich bei den Dichten nicht um ganzzahlige Daten handelt. Ich bin relativ neu bei...

Ich habe über dieses Problem nachgedacht. Die übliche logistische Funktion zum Modellieren von Binärdaten lautet: Die Funktion ist jedoch eine S-förmige Kurve , immer das Beste für die Modellierung der Daten? Vielleicht haben Sie Grund zu der Annahme, dass Ihre Daten nicht der normalen S-förmigen...

Ich glaube, ich habe einige grundsätzliche Verwirrung darüber, wie die Funktionen in der logistischen Regression funktionieren (oder vielleicht nur als Ganzes funktionieren). Wie kommt es, dass die Funktion h (x) die Kurve links im Bild erzeugt? Ich sehe, dass dies eine Darstellung von zwei...

Inspiriert von meiner anderen Frage möchte ich fragen, wie man den Modus einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer Funktion f( x )f(x)f(x) . Gibt es ein "Kochbuch" -Verfahren dafür? Anscheinend ist diese Aufgabe viel schwieriger als es zunächst

Es wird oft gesagt, dass die Gaußsche Prozessregression (GPR) der Bayes'schen linearen Regression mit einer (möglicherweise) unendlichen Anzahl von Basisfunktionen entspricht. Ich versuche derzeit, dies im Detail zu verstehen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, welche Art von Modellen ich mit...

Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell, das eine Gaußsche Verteilungs- und Protokollverknüpfungsfunktion anwendet. Nach dem Anpassen des Modells überprüfe ich die Residuen: QQ-Diagramm, Residuen gegen vorhergesagte Werte, Histogramm der Residuen (unter Berücksichtigung der gebotenen...