Preguntas etiquetadas con degrees-of-freedom

De Wikipedia , hay tres interpretaciones de los grados de libertad de una estadística: En estadística, el número de grados de libertad es el número de valores en el cálculo final de una estadística que pueden variar libremente . Las estimaciones de los parámetros estadísticos pueden basarse en diferentes cantidades …

257 interpretation  degrees-of-freedom  intuition 

El estadístico de prueba para la prueba de Hosmer-Lemeshow (HLT) para la bondad de ajuste (GOF) de un modelo de regresión logística se define de la siguiente manera: La muestra se divide en d=10d=10d=10 deciles, D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} , por decil se calculan las siguientes cantidades: O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i …

33 regression  logistic  goodness-of-fit  degrees-of-freedom  hosmer-lemeshow-test 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

El lmerTestpaquete proporciona una anova()función para modelos lineales mixtos con la aproximación opcional de Satterthwaite (por defecto) o Kenward-Roger de los grados de libertad (df). ¿Cuál es la diferencia entre estos dos enfoques? ¿Cuándo elegir cuál?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

¿Cómo se comparan normalmente los modelos de efectos mixtos (lineales) entre sí? Sé que se pueden usar pruebas de razón de probabilidad, pero esto no funciona si un modelo no es un 'subconjunto' del otro ¿correcto? ¿La estimación de los modelos df es siempre sencilla? ¿Número de efectos fijos + …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

... y por qué ? Suponiendo que , son variables aleatorias independientes con media y varianza respectivamente. Mi libro de estadísticas básicas me dice que la distribución de tiene las siguientes propiedades:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2μ1,μ2μ1,μ2\mu_1,\mu_2σ21,σ22σ12,σ22\sigma^2_1,\sigma^2_2X1−X2X1−X2X_1-X_2 …

19 distributions  degrees-of-freedom  t-distribution 

En el libro de Bishop "Clasificación de patrones y aprendizaje automático", describe una técnica para la regularización en el contexto de redes neuronales. Sin embargo, no entiendo un párrafo que describa que durante el proceso de capacitación, el número de grados de libertad aumenta junto con la complejidad del modelo. …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Estoy aprendiendo sobre splines del libro "Los elementos de la minería de datos estadísticos de aprendizaje, inferencia y predicción" de Hastie et al. En la página 145 descubrí que las estrías cúbicas naturales son lineales más allá de los nudos de límite. Hay KKK nudos, en las splines y se …

16 regression  degrees-of-freedom  splines  constraint  cubic 

El procedimiento de prueba t de SPSS informa 2 análisis cuando se comparan 2 medias independientes, un análisis con variaciones iguales asumidas y otro con variaciones iguales no asumidas. Los grados de libertad (df) cuando se asumen variaciones iguales son siempre valores enteros (e iguales n-2). El df cuando no …

15 hypothesis-testing  t-test  heteroscedasticity  degrees-of-freedom  t-distribution 

La prueba t de Welch para variaciones desiguales (también conocida como Welch – Satterthwaite o Welch-Aspin) generalmente tiene grados de libertad no enteros . ¿Cómo deben citarse estos grados de libertad al informar los resultados de la prueba? "Es convencional redondear al número entero más cercano antes de consultar tablas …

14 t-test  degrees-of-freedom  reporting 

Quiero calcular el AICc de un modelo de regresión de cresta. El problema es el número de parámetros. Para la regresión lineal, la mayoría de las personas sugiere que el número de parámetros es igual al número de coeficientes estimados más sigma (la varianza del error). Cuando se trata de …

13 regression  aic  ridge-regression  degrees-of-freedom 

Los grados de libertad en una regresión múltiple es igual a , donde es el número de variables.N−k−1N−k−1N-k-1kkk ¿ Incluye kkk la variable de respuesta (es decir, YYY )? Por ejemplo, en el modelo Y=B0+B1X1+B2X2Y=B0+B1X1+B2X2Y = B_0 + B_1X_1 + B_2X_2 , ¿ k=3k=3k = 3 (es decir, 1 df …

13 self-study  multiple-regression  degrees-of-freedom 

Zou y col. "Sobre los" grados de libertad "del lazo" (2007) muestran que el número de coeficientes distintos de cero es una estimación imparcial y consistente de los grados de libertad del lazo. Me parece un poco contradictorio. Supongamos que tenemos un modelo de regresión (donde las variables son media …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage 

Resumen: ¿Existe alguna teoría estadística para apoyar el uso de la distribución (con grados de libertad basados ​​en la desviación residual) para las pruebas de coeficientes de regresión logística, en lugar de la distribución normal estándar?ttt Hace algún tiempo descubrí que al ajustar un modelo de regresión logística en SAS …

12 r  logistic  mathematical-statistics  sas  degrees-of-freedom