Domande taggate «kurtosis»

un quarto momento normalizzato di una distribuzione o di un set di dati.

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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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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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Dovremmo insegnare la curtosi in un corso di statistica applicata? Se é cosi, come?
Tendenza, diffusione e asimmetria centrali possono essere tutte definite relativamente bene, almeno su base intuitiva; le misure matematiche standard di queste cose corrispondono anche relativamente bene alle nostre nozioni intuitive. Ma la curtosi sembra essere diversa. È molto confuso e non si abbina bene con alcuna intuizione sulla forma distributiva. …
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Asimmetria / curtosi mobile ponderata esponenziale
Esistono formule online ben note per il calcolo delle medie mobili ponderate esponenzialmente e delle deviazioni standard di un processo . Per la media,(xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n e per la varianza σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) da cui è possibile calcolare …
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Quale metodo di confronto multiplo utilizzare per un modello lmer: lsmeans o glht?
Sto analizzando un set di dati usando un modello di effetti misti con un effetto fisso (condizione) e due effetti casuali (partecipante a causa del disegno e della coppia all'interno del soggetto). Il modello è stato generato conlme4 pacchetto: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Successivamente, ho eseguito un test del rapporto di verosimiglianza di …
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Abbandono del presupposto della normalità in ANOVA: la curtosi o l'asimmetria sono più importanti?
Modelli statistici lineari applicati di Kutner et al. afferma quanto segue in merito alle deviazioni dall'assunzione della normalità dei modelli ANOVA: la curtosi della distribuzione dell'errore (più o meno al di sopra di una distribuzione normale) è più importante dell'asimmetria della distribuzione in termini di effetti sulle inferenze . Sono …
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