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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Unterschied zwischen zentriertem und nicht zentriertem ?
Als mein Professor über Anpassungsgütemaßnahmen sprach, erwähnte er sowohl zentriertes als auch nicht zentriertes R2R2R^2 aber ich bin nicht sicher, ob ich den Unterschied zwischen ihnen hinsichtlich ihrer praktischen Anwendung verstanden habe. In Formeln definierte er R2=y′P[X]M[1]P[X]yy′M[1]yR2=y′P[X]M[1]P[X]yy′M[1]yR^2 = \frac{y'P_{[X]}M_{[1]}P_{[X]}y}{y'M_{[1]}y} und R2u=y′P[X]yy′yRu2=y′P[X]yy′yR^2_u = \frac{y'P_{[X]}y}{y'y} , wobei P[X]P[X]P_{[X]} der orthogonale Projektor der …
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Wie kann ich Modelle ohne Anpassung vergleichen?
Regression und maschinelles Lernen werden in den Naturwissenschaften verwendet, um Hypothesen zu testen, Parameter zu schätzen und Vorhersagen zu treffen, indem Modelle an Daten angepasst werden. Wenn ich jedoch ein A-priori- Modell habe, möchte ich keine Anpassung vornehmen - zum Beispiel ein Modell eines deterministischen physikalischen Systems, das aus ersten …
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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
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 
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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Anpassungsgüte für nichtlineares Modell
Wir haben den beobachteten Daten eine nichtlineare Funktion angepasst. Der nächste Schritt sollte die Beurteilung der Anpassungsgüte dieser Funktion sein (wie für lineare Modelle).R2R2R^2 Was sind die üblichen Methoden, um dies zu messen? Bearbeiten 1: Die Anpassung wurde wie folgt durchgeführt: Führen Sie eine lineare Regression mit unabhängigen Variablen A …
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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