Statistiques et Big Data diagnostic

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Comment lire les graphiques de distance de Cook?

Est-ce que quelqu'un sait comment déterminer si les points 7, 16 et 29 sont des points d'influence ou non? J'ai lu quelque part que parce que la distance de Cook est inférieure à 1, ils ne le sont pas. Ai-je raison?

40 r regression residuals diagnostic cooks-distance

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Interpréter les tracés de diagnostic résiduels pour les modèles glm?

Je cherche des directives sur la manière d’interpréter les graphes résiduels de modèles GLM. Surtout poisson, modèle binomial négatif, binomial. Que pouvons-nous attendre de ces parcelles lorsque les modèles sont "corrects"? (par exemple, nous nous attendons à ce que la variance augmente à mesure que la valeur prédite augmente, dans …

33 generalized-linear-model diagnostic residuals

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Pourquoi mon intervalle de bootstrap a-t-il une couverture terrible?

Je voulais faire une démonstration de classe où je compare un intervalle t à un intervalle de bootstrap et calcule la probabilité de couverture des deux. Je voulais que les données proviennent d'une distribution asymétrique, j'ai donc choisi de générer les données sous la forme d' exp(rnorm(10, 0, 2)) + …

29 bootstrap diagnostic

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Quelles parcelles diagnostiques existent pour la régression quantile?

Suite à ma question pour l'OLS , je me demande: quels graphiques de diagnostic existent pour la régression quantile? (et y en a-t-il une mise en œuvre?) Une recherche rapide sur Google a déjà abouti à l' intrigue du ver (dont je n'ai jamais entendu parler auparavant), et je serais …

25 r regression diagnostic quantile-regression gamlss

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Test du rapport de vraisemblance dans R

Supposons que je vais faire une régression logistique univariée sur plusieurs variables indépendantes, comme ceci: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) J'ai fait une comparaison de modèle (test de rapport de vraisemblance) pour voir si le modèle est meilleur que le modèle …

25 r logistic diagnostic

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Diagnostic MCMC Geweke

J'utilise un échantillonneur Metropolis (C ++) et je veux utiliser les échantillons précédents pour estimer le taux de convergence. Un diagnostic facile à mettre en œuvre que j'ai trouvé est le diagnostic de Geweke , qui calcule la différence entre les deux moyennes d'échantillon divisée par son erreur standard estimée. …

14 mcmc diagnostic

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Est-il valable d'analyser les données de détection de signal sans utiliser de métriques dérivées de la théorie de détection de signal?

Une expérience de détection de signal présente généralement à l'observateur (ou au système de diagnostic) un signal ou un non-signal, et l'observateur est invité à indiquer s'il pense que l'élément présenté est un signal ou un non-signal. De telles expériences produisent des données qui remplissent une matrice 2x2: La théorie …

14 diagnostic signal-detection

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Prouver la relation entre la distance de Mahalanobis et l'effet de levier?

J'ai vu des formules sur Wikipédia. qui concernent la distance et l'effet de levier de Mahalanobis: La distance de Mahalanobis est étroitement liée à la statistique de l'effet de levier, , mais a une échelle différente:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). Dans un article lié , Wikipedia décrit en …

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Mon modèle est-il bon, basé sur la valeur de la métrique de diagnostic (

J'ai monté mon modèle et j'essaie de comprendre si c'est bon. J'ai calculé les métriques recommandées pour l'évaluer ( R2R2R^2 / AUC / précision / erreur de prédiction / etc) mais je ne sais pas comment les interpréter. En bref, comment savoir si mon modèle est bon en fonction de …

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

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Comment interpréter les résultats du modèle TBATS et les diagnostics du modèle

J'ai une demi-heure de données sur la demande, qui est une série chronologique multi-saisonnière. J'ai utilisé tbatsdans le forecastpackage en R, et obtenu des résultats comme celui-ci: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Cela signifie-t-il que la série ne doit pas nécessairement utiliser la transformation de Box-Cox et que le …

11 r time-series diagnostic multiple-seasonalities tbats

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Pourquoi les diagnostics sont-ils basés sur les résidus?

Dans une régression linéaire simple, on veut souvent vérifier si certaines hypothèses sont remplies pour pouvoir faire l'inférence (par exemple, les résidus sont normalement distribués). Est-il raisonnable de vérifier les hypothèses en vérifiant si les valeurs ajustées sont normalement distribuées?

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Existe-t-il un test pour le biais variable omis dans OLS?

Je connais le test de réinitialisation Ramsey qui peut détecter des dépendances non linéaires. Cependant, si vous jetez simplement l'un des coefficients de régression (simplement des dépendances linéaires), vous pouvez obtenir un biais, selon les corrélations. Ceci n'est évidemment pas détecté par le test de réinitialisation. Je n'ai pas trouvé …

11 regression multiple-regression bias causality diagnostic

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Extensions possibles des tracés de diagnostic par défaut pour lm (en R et en général)?

J'ai commencé à creuser un peu dans la fonction plot.lm , cette fonction donne six tracés pour lm, ce sont: un tracé des résidus par rapport aux valeurs ajustées un graphique Scale-Location de sqrt (| résidus |) par rapport aux valeurs ajustées un tracé QQ normal, un tracé des distances …

11 r regression linear-model diagnostic

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Tracé des lignes droites diagonales dans les valeurs résiduelles vs valeurs ajustées pour la régression multiple

J'observe d'étranges schémas de résidus pour mes données: [EDIT] Voici les graphiques de régression partielle pour les deux variables: [EDIT2] Ajout du tracé PP La distribution semble bien se passer (voir ci-dessous) mais je n'ai aucune idée d'où cette ligne droite pourrait provenir. Des idées? [MISE À JOUR 31.07] Il …

11 regression multiple-regression residuals diagnostic

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La sensibilité ou la spécificité est-elle fonction de la prévalence?

L'enseignement standard dit que la sensibilité et la spécificité sont des propriétés du test et sont indépendantes de la prévalence. Mais n'est-ce pas juste une supposition? Les principes de la médecine interne de Harrison, 19e éd., Disent Il a longtemps été affirmé que la sensibilité et la spécificité sont des …

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