Statistiche e Big Data diagnostic

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Come leggere le trame della distanza di Cook?

Qualcuno sa come capire se i punti 7, 16 e 29 sono punti influenti o no? Ho letto da qualche parte che, poiché la distanza di Cook è inferiore a 1, non lo sono. Ho ragione?

40 r regression residuals diagnostic cooks-distance

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Interpretazione dei grafici diagnostici residui per i modelli glm?

Sto cercando linee guida su come interpretare i grafici residui dei modelli glm. Soprattutto modelli poisson, binomiali negativi, binomiali. Cosa possiamo aspettarci da questi grafici quando i modelli sono "corretti"? (ad esempio, prevediamo che la varianza aumenti all'aumentare del valore previsto, per quando si ha a che fare con un …

33 generalized-linear-model diagnostic residuals

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Perché il mio intervallo di bootstrap ha una copertura terribile?

Volevo fare una dimostrazione di classe in cui ho confrontato un intervallo t con un intervallo bootstrap e ho calcolato la probabilità di copertura di entrambi. Volevo che i dati provenissero da una distribuzione distorta, quindi ho scelto di generare i dati come exp(rnorm(10, 0, 2)) + 1, un campione …

29 bootstrap diagnostic

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Quali grafici diagnostici esiste per la regressione quantile?

Seguendo la mia domanda per OLS , mi chiedo: quali grafici diagnostici esiste per la regressione quantile? (e ci sono R implementazione di loro?) Una rapida ricerca su Google ha già prodotto la trama del worm (di cui non ho mai sentito parlare prima) e sarei felice di sapere di …

25 r regression diagnostic quantile-regression gamlss

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Test del rapporto di verosimiglianza in R

Supponiamo che farò una regressione logistica univariata su diverse variabili indipendenti, come questa: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Ho fatto un confronto tra i modelli (test del rapporto di verosimiglianza) per vedere se il modello è migliore del modello null con …

25 r logistic diagnostic

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Diagnosi MCMC Geweke

Sto eseguendo un campionatore Metropolis (C ++) e voglio utilizzare i campioni precedenti per stimare il tasso di convergenza. Una diagnostica facile da implementare che ho trovato è la diagnostica Geweke , che calcola la differenza tra i due mezzi di campionamento divisa per l'errore standard stimato. L'errore standard è …

14 mcmc diagnostic

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È valido analizzare i dati di rilevamento del segnale senza utilizzare metriche derivate dalla teoria del rilevamento del segnale?

Un esperimento di rilevazione del segnale in genere presenta all'osservatore (o al sistema diagnostico) un segnale o un non segnale e all'osservatore viene chiesto di segnalare se pensano che l'elemento presentato sia un segnale o un non segnale. Tali esperimenti forniscono dati che riempiono una matrice 2x2: La teoria del …

14 diagnostic signal-detection

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Dimostrare la relazione tra distanza Mahalanobis e leva?

Ho visto le formule su Wikipedia. che riguardano la distanza e la leva di Mahalanobis: La distanza di Mahalanobis è strettamente correlata alla statistica della leva finanziaria, hhh , ma ha una scala diversa: D2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). In un articolo collegato , Wikipedia descrive hhh in …

12 multiple-regression mathematical-statistics diagnostic leverage

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Il mio modello è valido, basato sul valore della metrica diagnostica ( / AUC / accuratezza / RMSE ecc.)?

Ho adattato il mio modello e sto cercando di capire se va bene. Ho calcolato le metriche consigliate per valutarle ( / AUC / accuratezza / errore di previsione / ecc.) Ma non so come interpretarle. In breve, come faccio a sapere se il mio modello è buono in base …

12 goodness-of-fit r-squared accuracy auc diagnostic

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Come interpretare i risultati del modello TBATS e la diagnostica del modello

Ho una domanda ogni mezz'ora, che è una serie temporale multi-stagionale. Ho usato tbatsnel forecastpacchetto in R, e ho ottenuto risultati come questo: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Significa che la serie non deve necessariamente usare la trasformazione di Box-Cox e che il termine di errore è ARMA (5, …

11 r time-series diagnostic multiple-seasonalities tbats

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Perché la diagnostica si basa sui residui?

Nella regressione lineare semplice si vuole spesso verificare se alcune assunzioni sono soddisfatte per poter fare l'inferenza (ad esempio i residui sono normalmente distribuiti). È ragionevole verificare le ipotesi verificando che i valori adattati siano normalmente distribuiti?

11 regression residuals diagnostic

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Esiste un test per la distorsione da variabile omessa in OLS?

Sono a conoscenza del test di ripristino Ramsey che può rilevare dipendenze non lineari. Tuttavia, se si elimina semplicemente uno dei coefficienti di regressione (dipendenze semplicemente lineari), è possibile che si verifichi una distorsione, a seconda delle correlazioni. Questo ovviamente non viene rilevato dal test di ripristino. Non ho trovato …

11 regression multiple-regression bias causality diagnostic

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Possibili estensioni ai grafici diagnostici predefiniti per lm (in R e in generale)?

Ho iniziato a scavare un po 'nella funzione plot.lm , questa funzione fornisce sei grafici per lm, sono: un diagramma di residui contro valori adattati un grafico in scala di posizione di sqrt (| residui |) rispetto ai valori adattati un diagramma QQ normale, un diagramma delle distanze di Cook …

11 r regression linear-model diagnostic

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Linee rette diagonali nei grafici dei valori residui e adattati per regressione multipla

Sto osservando strani schemi nei residui per i miei dati: [EDIT] Ecco i grafici di regressione parziale per le due variabili: [EDIT2] Aggiunto il grafico PP La distribuzione sembra andare bene (vedi sotto) ma non ho idea di da dove possa venire questa retta. Qualche idea? [AGGIORNAMENTO 31.07] Si scopre …

11 regression multiple-regression residuals diagnostic

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La sensibilità o la specificità sono una funzione di prevalenza?

L'insegnamento standard afferma che la sensibilità e la specificità sono proprietà del test e sono indipendenti dalla prevalenza. Ma questo non è solo un presupposto? I principi di Harrison di medicina interna diciannovesima edizione dicono È stato a lungo affermato che la sensibilità e la specificità sono parametri di accuratezza …

10 bayesian epidemiology diagnostic sensitivity-specificity

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