Questions marquées «residuals»

Les résidus d'un modèle sont les valeurs réelles moins les valeurs prévues. De nombreux modèles statistiques font des hypothèses sur l'erreur, qui est estimée par les résidus.

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Quelle est la différence entre les différents types de résidus dans l'analyse de survie (régression de Cox)?
Je suis relativement nouveau dans l'analyse de survie. On m'a conseillé de rechercher et d'apprendre les résidus de Schoenfeld dans le cadre d'un diagnostic de modèle pour voir si l'hypothèse de risque proportionnel était satisfaite. En recherchant ceci, j'ai vu des références à de nombreux types de résidus, notamment: Cox-Snell …
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Résidus dans la régression du poisson
Zuur 2013 Beginners Guide to GLM & GLMM suggère de valider une régression de Poisson en traçant les résidus de Pearsons par rapport aux valeurs ajustées. Zuur déclare que nous ne devrions pas voir les résidus se dissiper à mesure que les valeurs ajustées augmentent, comme le tracé attaché (dessiné …
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Comment dois-je interpréter ce tracé résiduel?
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, …
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Si vous exécutez une régression OLS sur des données transversales, devez-vous tester l'autocorrélation dans les résidus?
J'ai un ensemble d'observations, indépendant du temps. Je me demande si je dois exécuter des tests d'autocorrélation? Il me semble que cela n'a aucun sens, car il n'y a pas de composante temporelle dans mes données. Cependant, j'ai en fait essayé le test LM de corrélation en série, et cela …
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Non-normalité dans les résidus
Je me réfère à ce post qui semble remettre en question l'importance de la distribution normale des résidus, en faisant valoir que cela, ainsi que l'hétéroskédasticité, pourraient potentiellement être évités en utilisant des erreurs standard robustes. J'ai envisagé diverses transformations - racines, journaux, etc. - et tout se révèle inutile …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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OLS:
Supposons que sont des séries chronologiques avec , ( et est similaire à celle de , mais change lorsque le mannequin = 1). et , . Dans un contexte réel, il s'agira de rendements boursiers périodiques sur entreprises (mais vous pouvez ignorer cela). Il existe un mannequin, qui est égal …
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Conseils pour expliquer l'hétérogénéité / l'hétéroscédastictie
Je recherche de l'aide, des conseils ou des astuces pour expliquer l'hétérogénéité / l'hétéroscédasticité aux biologistes de mon service. En particulier, je veux expliquer pourquoi il est important de le rechercher et de le traiter s'il existe, je cherchais des opinions sur les questions suivantes. L'hétérogénéité influence-t-elle la fiabilité des …
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