Questions marquées «goodness-of-fit»

Les tests d'adéquation indiquent s'il est raisonnable ou non de supposer qu'un échantillon aléatoire provient d'une distribution spécifique.

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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Évaluation d'un modèle de régression logistique
J'ai travaillé sur un modèle logistique et j'ai des difficultés à évaluer les résultats. Mon modèle est un logit binomial. Mes variables explicatives sont: une variable catégorielle à 15 niveaux, une variable dichotomique et 2 variables continues. Mon N est grand> 8000. J'essaie de modéliser la décision des entreprises d'investir. …
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Évaluation des modèles de régression logistique
Cette question découle de ma confusion réelle sur la façon de décider si un modèle logistique est assez bon. J'ai des modèles qui utilisent l'état des couples projet individuel deux ans après leur formation en tant que variable dépendante. Le résultat est réussi (1) ou non (0). J'ai des variables …
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LARS vs descente coordonnée pour le lasso
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …
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Valeur attendue de , le coefficient de détermination, sous l'hypothèse nulle
Je suis curieux de la déclaration faite au bas de la première page de ce texte concernant l' ajustementR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Le texte dit: La logique de l'ajustement est la suivante: en régression multiple ordinaire, un prédicteur aléatoire explique en moyenne une proportion 1/(n–1)1/(n–1)1/(n – 1) de la variation de …
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Régression logistique avec splines de régression dans R
J'ai développé un modèle de régression logistique basé sur des données rétrospectives d'une base de données nationale sur les traumatismes des traumatismes crâniens au Royaume-Uni. Le résultat clé est la mortalité à 30 jours (dénommée mesure de «survie»). D'autres mesures avec des preuves publiées d'effet significatif sur les résultats dans …
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Qualité d'ajustement pour les très grands échantillons
Je collecte chaque jour de très grands échantillons (> 1 000 000) de données catégoriques et je souhaite que les données soient "significativement" différentes d'un jour à l'autre pour détecter les erreurs de collecte de données. Je pensais que l'utilisation d'un test de bon ajustement (en particulier, un test G) …
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