Des mesures diagnostiques (telles que les résidus ou certaines statistiques sommaires calculées à partir des résidus) sont utilisées pour évaluer certains aspects de la qualité de l'ajustement du modèle aux données.
Avant de poser cette question, j'ai fait une recherche sur notre site et j'ai trouvé beaucoup de questions similaires (comme ici , ici et ici ). Mais je pense que ces questions connexes n'ont pas été bien répondues ou discutées, je voudrais donc soulever à nouveau cette question. Je pense …
Existe-t-il des hypothèses particulières concernant les erreurs de régression logistique telles que la variance constante des termes d'erreur et la normalité des résidus? En règle générale, lorsque vous avez des points dont la distance du cuisinier est supérieure à 4 / n, les supprimez-vous? Si vous les supprimez, comment savoir …
Lors de la régression linéaire multiple OLS, plutôt que de tracer les résidus par rapport aux valeurs ajustées, je trace les résidus Studentized (internes) par rapport aux valeurs ajustées (idem pour les covariables). Ces résidus sont définis comme: e∗je= ejes2( 1 - hje je)---------√eje∗=ejes2(1-hjeje)\begin{equation} e^*_i = \frac{e_i}{\sqrt{s^2 (1-h_{ii})}} \end{equation} où …
Je n'arrive pas à interpréter ce graphique. Ma variable dépendante est le nombre total de billets de cinéma qui seront vendus pour un spectacle. Les variables indépendantes sont le nombre de jours restants avant le spectacle, les variables factices saisonnières (jour de la semaine, mois de l'année, vacances), le prix, …
Je suis en train de reproduire ce que la fonction dfbetas()fait dans R . dfbeta() n'est pas un problème ... Voici un ensemble de vecteurs: x <- c(0.512, 0.166, -0.142, -0.614, 12.72) y <- c(0.545, -0.02, -0.137, -0.751, 1.344) Si j'adapte deux modèles de régression comme suit: fit1 <- lm(y …
Tout d'abord, permettez-moi de dire que j'ai suivi un cours de statistiques à l'école d'ingénieur il y a 38 ans. Alors je vole aveugle ici. J'ai les résultats de ce qui sont essentiellement 18 tests de diagnostic distincts pour une maladie. Chaque test est binaire - oui / non, sans …
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