Preguntas etiquetadas con deviance

¿Cómo interpretar la desviación nula y residual en GLM en R? Como, decimos que AIC más pequeño es mejor. ¿Hay alguna interpretación similar y rápida para las desviaciones también? Desviación nula: 1146.1 en 1077 grados de libertad Desviación residual: 4589.4 en 1099 grados de libertad AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

¿Qué es la "desviación", cómo se calcula y cuáles son sus usos en diferentes campos de las estadísticas? En particular, estoy personalmente interesado en sus usos en CART (y su implementación en rpart en R). Estoy preguntando esto ya que el artículo wiki parece algo deficiente y sus ideas serán …

45 r  cart  rpart  deviance 

Quiero realizar una regresión logística con la siguiente respuesta binomial y con y como mis predictores. X1X1X_1X2X2X_2 Puedo presentar los mismos datos que las respuestas de Bernoulli en el siguiente formato. Las salidas de regresión logística para estos 2 conjuntos de datos son en su mayoría las mismas. Los residuos …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Estoy validando de forma cruzada un modelo que está tratando de predecir un recuento. Si este fuera un problema de clasificación binaria, calcularía el AUC fuera del pliegue, y si este fuera un problema de regresión, calcularía el RMSE o el MAE fuera del pliegue. Para un modelo de Poisson, …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Acabo de leer sobre la medida de desviación para la regresión logística. Sin embargo, la parte que se llama modelo saturado no me resulta clara. Hice una búsqueda exhaustiva en Google, pero ninguno de los resultados respondió mi pregunta. Hasta ahora descubrí que un modelo saturado tiene un parámetro para …

17 logistic  deviance 

Sé que los Residuos de Pearson estandarizados se obtienen de una manera probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} y los residuos de desviación se obtienen de una manera más estadística (la contribución de cada punto a la probabilidad): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} donde …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Antecedentes: actualmente estoy haciendo algún trabajo comparando varios modelos jerárquicos bayesianos. Los datos son medidas numéricas de bienestar para el participante i y el tiempo j . Tengo alrededor de 1000 participantes y de 5 a 10 observaciones por participante.yyo jyyojy_{ij}yoyoijjj Al igual que con la mayoría de los conjuntos …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

Como parte de la salida de un modelo lineal generalizado, la desviación nula y residual se utilizan para evaluar el modelo. A menudo veo las fórmulas para estas cantidades expresadas en términos de la probabilidad de registro del modelo saturado, por ejemplo: /stats//a/113022/22199 , Regresión logística: cómo obtener un modelo …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Aquí está mi contexto para esta pregunta: por lo que puedo decir, no podemos ejecutar una regresión de mínimos cuadrados ordinarios en R cuando usamos datos ponderados y el surveypaquete. Aquí, tenemos que usar svyglm(), que en su lugar ejecuta un modelo lineal generalizado (¿qué puede ser lo mismo? Estoy …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Para mi investigación actual, estoy usando el método Lasso a través del paquete glmnet en R en una variable dependiente binomial. En glmnet, el lambda óptimo se encuentra a través de la validación cruzada y los modelos resultantes se pueden comparar con varias medidas, por ejemplo, error de clasificación errónea …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

La desviación escalada, definida como D = 2 * (log-verosimilitud del modelo saturado menos log-verosimilitud del modelo ajustado), a menudo se usa como una medida de bondad de ajuste en los modelos GLM. El porcentaje de desviación explicado, definido como [D (modelo nulo) - D (modelo ajustado)] / D (modelo …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

Es difícil saber qué se pregunta aquí. Esta pregunta es ambigua, vaga, incompleta, demasiado amplia o retórica y no se puede responder razonablemente en su forma actual. Para obtener ayuda para aclarar esta pregunta y poder volver a abrirla, visite el centro de ayuda . Cerrado hace 7 años . …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance 

Estoy usando la glmfitfunción en MATLAB. La función solo devuelve la desviación y no la probabilidad de registro. Entiendo que la desviación es básicamente el doble de la diferencia entre las probabilidades de registro de los modelos, pero lo que no obtengo es que solo estoy usando glmfitpara crear un …

9 matlab  p-value  likelihood-ratio  deviance 

Quiero calcular la matriz de sombreros directamente en R para un modelo logit. Según Long (1997), la matriz de sombreros para los modelos logit se define como: H=VX(X′VX)−1X′VH=VX(X′VX)−1X′VH = VX(X'VX)^{-1} X'V X es el vector de variables independientes, y V es una matriz diagonal con en la diagonal.π(1−π)−−−−−−−√π(1−π)\sqrt{\pi(1-\pi)} Utilizo la …

8 r  logistic  deviance