Preguntas etiquetadas con goodness-of-fit

Tengo una colección de datos, que originalmente pensé que normalmente se distribuía. Luego lo miré y me di cuenta de que no, principalmente porque los datos están sesgados, y también hice una prueba de shapiro-wilks. Todavía me gustaría analizarlo utilizando métodos estadísticos, por lo que me gustaría probar la hipótesis …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

¿Por qué los valores de p y las estadísticas de prueba de ks disminuyen al aumentar el tamaño de la muestra? Tome este código de Python como ejemplo: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, …

11 python  p-value  goodness-of-fit  intuition  scipy 

Estoy leyendo páginas web para pruebas de bondad de ajuste, cuando llegué a la prueba Anderson-Darling y al criterio de Cramér-von Mises . Hasta ahora entendí el punto; parece que la prueba de Anderson-Darling y el criterio de Cramér-von Mises son similares, simplemente basados ​​en una función de ponderación diferente …

10 goodness-of-fit  anderson-darling 

Para un problema de regresión logística bayesiana, he creado una distribución predictiva posterior. Tomo muestras de la distribución predictiva y recibo miles de muestras de (0,1) por cada observación que tengo. Visualizar la bondad de ajuste es menos que interesante, por ejemplo: Este gráfico muestra las 10 000 muestras + …

10 bayesian  data-visualization  classification  goodness-of-fit  binary-data 

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 

Sé que ad.test () se puede usar para probar la normalidad. ¿Es posible obtener ad.test para comparar las distribuciones de dos muestras de datos? x <- rnorm(1000) y <- rgev(2000) ad.test(x,y) ¿Cómo puedo realizar la prueba Anderson-Darling en 2 muestras?

10 r  goodness-of-fit 

Cargue el paquete necesario. library(ggplot2) library(MASS) Genera 10,000 números ajustados a la distribución gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Dibuje la función de densidad de probabilidad, se supone que no sabemos a qué distribución se ajusta x. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- …

10 r  mathematical-statistics  goodness-of-fit  gamma-distribution  ggplot2 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

La estadística de razón de probabilidad (también conocida como desviación) y la prueba de falta de ajuste (o bondad de ajuste) es bastante sencilla de obtener para un modelo de regresión logística (ajuste usando la función) en R. Sin embargo, puede ser Es fácil tener algunos recuentos de células lo …

10 r  chi-squared  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit 

Soy un recién llegado al análisis de supervivencia, aunque tengo algunos conocimientos en clasificación y regresión. Para la regresión, tenemos estadísticas de MSE y R cuadrado. Pero, ¿cómo podemos decir que el modelo de supervivencia A es superior al modelo de supervivencia B además de algún tipo de gráficos (curva …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

Tengo un conjunto de datos de ejemplo de la siguiente manera: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

¿Cuáles son algunas de las pruebas estadísticas bien conocidas para medir la bondad del ajuste de variables aleatorias observadas a una distribución de Poisson? Sé que la prueba de Kolmogorov-Smirnov es una de ellas, ¿hay alguna otra por ahí?

9 probability  poisson-distribution  goodness-of-fit 

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  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 

Los datos: a los fines de esta pregunta / comunicación, podemos suponer que los datos se ven como rnbinom(1000,size=0.1,prob=0.01)en R, lo que genera una muestra aleatoria de 1,000 observaciones de una distribución binomial negativa (con una size=0.1probabilidad de éxito prob=0.01). Esta es la parametrización donde la variable aleatoria representa el …

9 hypothesis-testing  goodness-of-fit 

Estoy tratando de probar la bondad de ajuste para un vector de datos de conteo a un binomio. Para hacerlo, estoy usando la goodfit()función en el vcdpaquete. Cuando ejecuto la función, sin embargo, devuelve NaNel valor p de la prueba de Chi-cuadrado. En mi configuración, tengo un vector de datos …

8 binomial  chi-squared  goodness-of-fit