Hier sind die Daten: > tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11, 13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9), Brand = rep(LETTERS[1:4], 4), Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4)))) > tires Wear Brand Car 1 17 A I 2 14 B I 3 12 C I 4 13 D I 5 14 A II 6 14 B II 7 12 C II 8 11 D...
Ich bin es gewohnt, "Freiheitsgrade" als , wobei Sie das lineare Modell \ mathbf {y} = \ mathbf {X} \ boldsymbol {\ beta} + \ boldsymbol {\ epsilon} mit \ mathbf {y haben } \ in \ mathbb {R} ^ n , \ mathbf {X} \ in M_ {n \ times p} (\ mathbb {R}) die Entwurfsmatrix mit Rang r , \ boldsymbol {\...
Hallo, ich habe Probleme, Ref.df im Ausgabebildschirm in R zu verstehen: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * Was bedeutet es und ist es notwendig, diesen Begriff für die Darstellung der...
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten Häufigkeiten meiner vier...
Können wir die Spur der Hutmatrix im Falle einer Kernelregression für die effektiven Freiheitsgrade verwenden? Wo wir die Hutmatrix erhalten, H als: H=y^∗y+H=y^∗y+H = \hat{y} * y^+ wo y^y^\hat{y} ist die vorhergesagten Antwortwerte, y+y+y^+ ist die Pseudo-Inverse von
Ich habe einige Zweifel daran, wie Freiheitsgrade in Verteilungen berücksichtigt werden. Insbesondere beziehen wir uns auf die Variable Studentttt