Als «goodness-of-fit» getaggte Fragen

20
Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?

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...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
19
Ist ein gewichtetes

Ich habe ein robustes lineares Modell Rmit MM-Gewichten unter Verwendung des rlm()im MASS-Paket enthaltenen Modells geschätzt . `R`` liefert keinen Wert für das Modell, aber ich hätte gerne einen, wenn es sich um eine aussagekräftige Größe handelt. Ich bin auch daran interessiert zu wissen, ob es...

r goodness-of-fit r-squared robust rlm
19
Passgenauigkeit für 2D-Histogramme

Ich habe zwei Datensätze, die Sternparameter darstellen: einen beobachteten und einen modellierten. Mit diesen Sets erstelle ich ein sogenanntes Zwei-Farben-Diagramm (TCD). Ein Beispiel ist hier zu sehen: A sind die beobachteten Daten und B die aus dem Modell extrahierten Daten (egal, welche...

goodness-of-fit histogram
16
Pearson's Reste

Eine Anfängerfrage zum Pearson-Residuum im Rahmen des Chi-Quadrat-Tests für die Anpassungsgüte: Neben der Teststatistik gibt die chisq.testFunktion von R den Pearson-Residuum an: (obs - exp) / sqrt(exp) Ich verstehe, warum ein Blick auf den rohen Unterschied zwischen beobachteten und erwarteten...

chi-squared goodness-of-fit residuals
15
Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?

Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...

hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information
13
LARS gegen Koordinatenabstieg für das Lasso

Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind...

regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
13
Auswertung eines logistischen Regressionsmodells

Ich arbeite an einem Logistikmodell und habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu bewerten. Mein Modell ist ein Binomial Logit. Meine erklärenden Variablen sind: eine kategoriale Variable mit 15 Ebenen, eine dichotome Variable und 2 stetige Variablen. Mein N ist groß> 8000. Ich versuche,...

r logistic goodness-of-fit roc
13
Bewertung logistischer Regressionsmodelle

Diese Frage ergibt sich aus meiner tatsächlichen Verwirrung darüber, wie ich entscheiden soll, ob ein Logistikmodell gut genug ist. Ich habe Modelle, die den Zustand von Paaren zwei Jahre nach ihrer Bildung als abhängige Variable als Einzelprojekt verwenden. Das Ergebnis ist erfolgreich (1) oder...

r logistic goodness-of-fit residuals