Questions marquées «deviance»

L'écart est le double de la différence entre la vraisemblance logarithmique maximale réalisable et celle obtenue avec le modèle ajusté.

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Qu'est-ce que la déviance? (spécifiquement dans CART / rpart)
Qu'est-ce que la "déviance", comment est-elle calculée et quelles sont ses utilisations dans différents domaines de la statistique? En particulier, je suis personnellement intéressé par ses utilisations dans CART (et sa mise en œuvre dans rpart in R). Je pose cette question car l' article du wiki semble quelque peu …
45 r  cart  rpart  deviance 
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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Régression logistique: comment obtenir un modèle saturé
Je viens de lire la mesure de la déviance pour la régression logistique. Cependant, la partie qui est appelée modèle saturé n'est pas claire pour moi. J'ai fait une recherche approfondie sur Google, mais aucun des résultats n'a répondu à ma question. Jusqu'à présent, j'ai découvert qu'un modèle saturé a …
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Pearson VS Deviance Residuals dans la régression logistique
Je sais que les résidus Pearson standardisés sont obtenus de manière probabiliste traditionnelle: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} et les résidus de déviance sont obtenus de manière plus statistique (la contribution de chaque point à la vraisemblance): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} où = 1 …
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Pourquoi l'ajout d'un effet de décalage augmente-t-il la déviance moyenne dans un modèle hiérarchique bayésien?
Contexte: Je fais actuellement un travail de comparaison de divers modèles hiérarchiques bayésiens. Les données sont des mesures numériques du bien-être du participant i et du temps j . J'ai environ 1000 participants et 5 à 10 observations par participant.yje jyjejy_{ij}jejeijjj Comme avec la plupart des ensembles de données longitudinales, …
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Dans un GLM, la probabilité logarithmique du modèle saturé est-elle toujours nulle?
Dans le cadre de la sortie d'un modèle linéaire généralisé, la déviance nulle et résiduelle est utilisée pour évaluer le modèle. Je vois souvent les formules de ces quantités exprimées en termes de probabilité logarithmique du modèle saturé, par exemple: /stats//a/113022/22199 , Régression logistique: comment obtenir un modèle saturé Le …
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R au carré dans le modèle linéaire vers la déviance dans le modèle linéaire généralisé?
Voici mon contexte pour cette question: D'après ce que je peux dire, nous ne pouvons pas exécuter une régression ordinaire des moindres carrés dans R lors de l'utilisation de données pondérées et du surveypackage. Ici, nous devons utiliser svyglm(), qui exécute à la place un modèle linéaire généralisé (qui peut …
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Définition exacte de la mesure de déviance dans le package glmnet, avec validation croisée?
Pour ma recherche actuelle, j'utilise la méthode Lasso via le package glmnet dans R sur une variable dépendante binomiale. Dans glmnet, le lambda optimal est trouvé par validation croisée et les modèles résultants peuvent être comparés à diverses mesures, par exemple erreur de classification erronée ou déviance. Ma question: comment …
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