Als «goodness-of-fit» getaggte Fragen

Anpassungsgütetests zeigen an, ob anzunehmen ist, dass eine Zufallsstichprobe aus einer bestimmten Verteilung stammt oder nicht.

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Überanpassung: Keine Wunderwaffe?
Mein Verständnis ist , dass , selbst wenn nach ordnungsgemäßem Kreuzvalidierung und Modellauswahlverfahren, Überanpassung wird , wenn man sucht nach einem Modell passiert schwer genug , wenn man nicht erlegt Beschränkungen Modellkomplexität, period. Darüber hinaus wird häufig versucht, aus den Daten Strafen für die Modellkomplexität zu lernen, die den Schutz …
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Schwierigkeiten beim Testen der Linearität in der Regression
In der statistischen Modellierung: Die zwei Kulturen schreibt Leo Breiman Die derzeitige angewandte Praxis besteht darin, die Anpassung des Datenmodells mithilfe von Anpassungstests und Restanalyse zu überprüfen. Vor einigen Jahren habe ich einmal ein simuliertes Regressionsproblem in sieben Dimensionen mit einem kontrollierten Maß an Nichtlinearität erstellt. Standardtests der Anpassungsgüte lehnten …
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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 statistischen Test durch, …
20 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 
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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 eine Bedeutung hat, einen …
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Passgenauigkeit und welches Modell für lineare Regression oder Poisson verwendet werden soll
Ich benötige einige Ratschläge in Bezug auf zwei Hauptprobleme in meiner Forschung, die eine Fallstudie von drei großen Pharmazeutika und Innovationen ist. Anzahl der Patente pro Jahr ist die abhängige Variable. Meine Fragen sind Was sind die wichtigsten Kriterien für ein gutes Modell? Was ist mehr / weniger wichtig? Sind …
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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 schwarzen Linien, welche Punkte die Daten darstellen). Ich …
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Einfluss datenbasierter Bin-Grenzen auf einen Chi-Quadrat-Anpassungstest?
Abgesehen von dem offensichtlichen Problem der geringen Leistung des Chi-Quadrats unter diesen Umständen, stellen Sie sich vor, Sie führen einen Chi-Quadrat-Test für eine bestimmte Dichte mit nicht festgelegten Parametern durch, indem Sie die Daten bündeln. Nehmen wir der Vollständigkeit halber eine Exponentialverteilung mit unbekanntem Mittelwert und einer Stichprobengröße von beispielsweise …
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Was bedeutet negatives R-Quadrat?
Angenommen, ich habe einige Daten, und dann passe ich die Daten einem Modell an (einer nichtlinearen Regression). Dann berechne ich das R-Quadrat ( R2R2R^2 ). Wenn R-Quadrat negativ ist, was bedeutet das? Heißt das, mein Modell ist schlecht? Ich kenne die Reichweite vonR2R2R^2 [-1,1] sein kann. WennR2R2R^2 0 ist, was …
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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 Werten nicht so aussagekräftig ist, da eine kleinere Stichprobe zu …
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