Preguntas etiquetadas con residuals

Soy bastante nuevo en el análisis de supervivencia. Me aconsejaron que buscara y aprendiera los residuos de Schoenfeld como parte de un diagnóstico modelo para ver si se cumplió el supuesto de riesgo proporcional. Al buscar esto, he visto referencias a muchos tipos diferentes de residuos, que incluyen: Cox-Snell Desviación …

9 references  survival  residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

Zuur 2013 Beginners Guide to GLM & GLMM sugiere validar una regresión de Poisson trazando los residuos de Pearson contra los valores ajustados. Zuur afirma que no deberíamos ver los residuos desplegándose a medida que aumentan los valores ajustados, como el gráfico adjunto (dibujado a mano). Pero pensé que una …

9 residuals  poisson-regression 

Estoy buscando ayuda, consejos o sugerencias sobre cómo explicar la heterogeneidad / heterocedasticidad a los biólogos de mi departamento. En particular, quiero explicar por qué es importante buscarlo y tratarlo si existe, estaba buscando opiniones sobre las siguientes preguntas. ¿La heterogeneidad influye en la fiabilidad de las estimaciones de efectos …

8 regression  mixed-model  references  residuals  heteroscedasticity 

No puedo interpretar este gráfico. Mi variable dependiente es el número total de entradas de cine que se venderán para un espectáculo. Las variables independientes son el número de días que quedan antes del espectáculo, las variables ficticias de estacionalidad (día de la semana, mes del año, vacaciones), precio, boletos …

8 r  regression  logistic  residuals  diagnostic 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Estoy llevando a cabo una regresión logística con variables independientes y observaciones. Estoy evaluando el ajuste del modelo para determinar si los datos cumplen con los supuestos del modelo y he producido la siguiente gráfica residual agrupada usando el paquete:242424123 , 996123,996123,996arm R Obviamente, hay algunas malas señales en esta …

8 regression  logistic  residuals 

Esta pregunta ha surgido en otro hilo que comencé, así que pensé que obtendría la opinión de más personas al respecto. Mi pregunta es ¿Es el residual, e, un estimador del error, ?ϵϵ\epsilon La razón por la que pregunto es la siguiente. En OLS, la varianza de los residuos, , …

8 standard-error  residuals  error  estimators 

Tengo un conjunto de observaciones, independiente del tiempo. Me pregunto si debería ejecutar alguna prueba de autocorrelación. Me parece que no tiene sentido, ya que no hay un componente de tiempo en mis datos. Sin embargo, en realidad probé la prueba LM de correlación en serie e indica una fuerte …

8 multiple-regression  least-squares  autocorrelation  residuals  cross-section 

Me refiero a esta publicación que parece cuestionar la importancia de la distribución normal de los residuos, argumentando que esto, junto con la heterocedasticidad, podría evitarse mediante el uso de errores estándar robustos. He considerado varias transformaciones (raíces, registros, etc.) y todo resulta inútil para resolver completamente el problema. Aquí …

8 normal-distribution  stata  least-squares  residuals  assumptions 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Estoy tratando de crear un modelo de predicción usando la regresión. Este es el diagrama de diagnóstico para el modelo que obtengo al usar lm () en R: Lo que leí en el gráfico QQ es que los residuos tienen una distribución de cola pesada, y el gráfico Residuals vs …

8 regression  residuals  heteroscedasticity  robust  rlm 

Supongamos que son series de tiempo con , ( y es similar a la de , pero cambia cuando el dummy = 1). y , . En un entorno real, esto será un rendimiento periódico del mercado de valores sobre empresas (pero puede ignorar esto). Hay un ficticio, que es …

8 time-series  least-squares  residuals  bias 

Diseño del estudio: mostré a los participantes cierta información sobre el aumento del nivel del mar, enfocando la información de diferentes maneras, tanto en términos de la escala de tiempo como de la magnitud del aumento potencial. Por lo tanto, tuve un diseño 2 (Tiempo: 2050 o 2100) por 2 …

8 anova  spss  residuals  assumptions  normality-assumption