Statistiche e Big Data degrees-of-freedom

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Da Wikipedia , ci sono tre interpretazioni dei gradi di libertà di una statistica: In statistica, il numero di gradi di libertà è il numero di valori nel calcolo finale di una statistica che sono liberi di variare . Le stime dei parametri statistici possono essere basate su diverse quantità …

257 interpretation degrees-of-freedom intuition

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Gradi di libertà di nel test di Hosmer-Lemeshow

La statistica del test per il test di Hosmer-Lemeshow (HLT) per la bontà di adattamento (GOF) di un modello di regressione logistica è definita come segue: Il campione viene quindi suddiviso in decili, , per decile si calcolano le seguenti quantità:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i …

33 regression logistic goodness-of-fit degrees-of-freedom hosmer-lemeshow-test

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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?

Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

27 r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation

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Approssimazioni di Satterthwaite vs. Kenward-Roger per i gradi di libertà nei modelli misti

Il lmerTestpacchetto fornisce una anova()funzione per modelli misti lineari con l'approssimazione di Satterthwaite (impostazione predefinita) o Kenward-Roger dei gradi di libertà (df). Qual è la differenza tra questi due approcci? Quando scegliere quale?

25 r anova mixed-model lme4-nlme degrees-of-freedom

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Come devono essere confrontati e / o validati i modelli di effetti misti?

In che modo i modelli di effetti misti (lineari) vengono normalmente confrontati tra loro? So che è possibile utilizzare i test del rapporto di verosimiglianza, ma ciò non funziona se un modello non è un "sottoinsieme" dell'altro corretto? La stima dei modelli df è sempre semplice? Numero di effetti fissi …

22 hypothesis-testing mixed-model cross-validation aic degrees-of-freedom

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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?

Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …

21 r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial

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Qual è la distribuzione della differenza di due-t-distribuzioni

... e perché ? Supponendo che , siano variabili casuali indipendenti con rispettivamente media e varianza . Il mio libro di statistiche di base mi dice che la distribuzione di ha le seguenti proprietà:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - …

19 distributions degrees-of-freedom t-distribution

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Che cosa significa "grado di libertà" nelle reti neurali?

Nel libro di Bishop "Classificazione dei modelli e apprendimento automatico", descrive una tecnica per la regolarizzazione nel contesto delle reti neurali. Tuttavia, non capisco un paragrafo che descriva che durante il processo di formazione, il numero di gradi di libertà aumenta insieme alla complessità del modello. La citazione pertinente è …

17 machine-learning neural-networks regularization degrees-of-freedom

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La definizione spline cubiche naturali per la regressione

Sto imparando le spline dal libro "Elementi di apprendimento statistico Data mining, inferenza e previsione" di Hastie et al. Ho trovato a pagina 145 che le spline cubiche naturali sono lineari oltre i nodi di confine. Ci sono KKK nodi, ξ1,ξ2,...ξKξ1,ξ2,...ξK\xi_1, \xi_2, ... \xi_K nelle spline e quanto segue è …

16 regression degrees-of-freedom splines constraint cubic

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Spiegazione per gradi di libertà non interi in t test con varianze disuguali

La procedura T-Test SPSS riporta 2 analisi quando si confrontano 2 medie indipendenti, un'analisi con varianze uguali assunta e una con varianze uguali non ipotizzata. I gradi di libertà (df) quando si assumono varianze uguali sono sempre valori interi (e uguale n-2). I df quando non si ipotizzano varianze uguali …

15 hypothesis-testing t-test heteroscedasticity degrees-of-freedom t-distribution

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Segnalazione dei gradi di libertà per il test t di Welch

Il test t di Welch per varianze disuguali (noto anche come Welch – Satterthwaite o Welch-Aspin) ha generalmente un grado di libertà non intero . Come devono essere indicati questi gradi di libertà quando si riportano i risultati del test? "È convenzionale arrotondare per difetto all'intero più vicino prima di …

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AIC della regressione della cresta: gradi di libertà vs. numero di parametri

Voglio calcolare l'AICc di un modello di regressione della cresta. Il problema è il numero di parametri. Per la regressione lineare, la maggior parte delle persone suggerisce che il numero di parametri è uguale al numero di coefficienti stimati più sigma (la varianza dell'errore). Quando si tratta di regressione della …

13 regression aic ridge-regression degrees-of-freedom

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Gradi di libertà di regressione lineare multipla

I gradi di libertà in una regressione multipla equivalgono a , dove k è il numero di variabili.N- k - 1N−k−1N-k-1Kkk Fa includono la variabile di risposta (cioè, Y )? Ad esempio, nel modello Y = B 0 + B 1 X 1 + B 2 X 2 , quindi …

13 self-study multiple-regression degrees-of-freedom

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Intuizione per i gradi di libertà di LASSO

Zou et al. "Sui" gradi di libertà "del lazo" (2007) mostrano che il numero di coefficienti diversi da zero è una stima imparziale e coerente per i gradi di libertà del lazo. Mi sembra un po 'controintuitivo. Supponiamo di avere un modello di regressione (dove le variabili sono zero media) …

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test dei coefficienti di regressione logistica usando

Riepilogo: esiste una teoria statistica per supportare l'uso della distribuzione (con gradi di libertà basati sulla devianza residua) per i test dei coefficienti di regressione logistica, piuttosto che la distribuzione normale standard?ttt Qualche tempo fa ho scoperto che quando si adattava un modello di regressione logistica in SAS PROC GLIMMIX, …

12 r logistic mathematical-statistics sas degrees-of-freedom

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