Saat ini saya kesulitan menemukan model yang tepat untuk data penghitungan yang sulit (variabel dependen). Saya telah mencoba berbagai model yang berbeda (model efek campuran diperlukan untuk jenis data saya) seperti lmerdan lme4(dengan log transformasi) serta model efek campuran linier umum dengan...
Saya sedikit bingung tentang apa asumsi regresi linier. Sejauh ini saya memeriksa apakah: semua variabel penjelas berkorelasi linier dengan variabel respons. (Ini yang terjadi) ada collinearity antara variabel penjelas. (Ada sedikit collinearity). jarak Cook dari titik data model saya di bawah 1...
Kami mendefinisikan arsitektur bottleneck sebagai jenis yang ditemukan dalam kertas ResNet di mana [dua lapisan 3x3 konv] diganti oleh [satu konv 1x1, satu konv 3x3, dan lapisan konv 1x1 lainnya]. Saya mengerti bahwa lapisan konv 1x1 digunakan sebagai bentuk pengurangan dimensi (dan restorasi),...
Saya baru-baru ini memulai model campuran regresi pas dalam kerangka Bayesian, menggunakan algoritma MCMC (fungsi MCMCglmm dalam R sebenarnya). Saya percaya saya telah mengerti bagaimana cara mendiagnosis konvergensi proses estimasi (jejak, alur geweke, autokorelasi, distribusi posterior...
Menurut teks yang saya gunakan, rumus untuk varian dari sisa diberikan oleh:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Saya menemukan ini sulit untuk percaya karena residual adalah perbedaan antara nilai...
Gelman and Hill (2006) menulis di halaman 46 bahwa: Asumsi regresi yang umumnya paling tidak penting adalah bahwa kesalahan didistribusikan secara normal. Bahkan, untuk tujuan memperkirakan garis regresi (dibandingkan dengan memprediksi titik data individual), asumsi normalitas hampir tidak...
Sementara dua istilah ini di mana-mana sering digunakan secara sinonim, kadang-kadang tampaknya ada perbedaan. Apakah memang ada perbedaan, atau mereka persis
Sketsa Wikipedia dan paket sandwich R memberikan informasi yang baik tentang asumsi yang mendukung kesalahan standar koefisien OLS dan latar belakang matematika dari penduga sandwich. Saya masih belum jelas bagaimana masalah heteroscedasticity residual ditangani, mungkin karena saya tidak...
Dalam konteks regresi OLS, saya memahami bahwa plot residual (vs nilai pas) secara konvensional dipandang untuk menguji varians konstan dan menilai spesifikasi model. Mengapa residu diplot terhadap fit, dan bukan nilai ? Apa perbedaan informasinya dengan kedua plot ini?YYY Saya sedang mengerjakan...
Saya memiliki GLMM dengan distribusi binomial dan fungsi tautan logit dan saya merasa bahwa aspek penting dari data tidak terwakili dengan baik dalam model. Untuk menguji ini, saya ingin tahu apakah data dijelaskan dengan baik oleh fungsi linear pada skala logit. Oleh karena itu, saya ingin tahu...
Dalam skenario regresi LASSO di mana y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X \beta + \epsilon , dan perkiraan LASSO diberikan oleh masalah optimisasi berikut minβ||y−Xβ||+τ||β||1minβ||y−Xβ||+τ||β||1 \min_\beta ||y - X \beta|| + \tau||\beta||_1 Apakah ada asumsi distribusi tentang ϵϵ\epsilon ? Dalam skenario OLS,...
Saya tidak begitu mengerti heteroskedastisitas. Saya ingin tahu apakah model saya sesuai atau tidak sesuai dengan plot
Misalkan kita menjalankan regresi linier sederhana y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy=\beta_0+\beta_1x+u , menyelamatkan residu ui^ui^\hat{u_i} dan menggambar histogram distribusi residu. Jika kita mendapatkan sesuatu yang terlihat seperti distribusi yang akrab, dapatkah kita berasumsi bahwa istilah kesalahan...
Konteks Pertanyaan ini menggunakan R, tetapi tentang masalah statistik umum. Saya sedang menganalisis efek dari faktor kematian (% kematian karena penyakit dan parasitisme) pada tingkat pertumbuhan populasi ngengat dari waktu ke waktu, di mana populasi larva diambil sampelnya dari 12 lokasi...
Saya tahu bahwa residual Pearson terstandarisasi diperoleh dengan cara probabilistik tradisional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} dan Deviance Residuals diperoleh melalui cara yang lebih statistik (kontribusi setiap titik terhadap...
Pertanyaan seorang pemula tentang residu Pearson dalam konteks uji chi-square untuk kebaikan: Serta statistik uji, R's chisq.test fungsi melaporkan residu Pearson: (obs - exp) / sqrt(exp) Saya mengerti mengapa melihat perbedaan mentah antara nilai yang diamati dan yang diharapkan tidak...
Ini adalah sesuatu yang saya lihat dilakukan sebagai semacam metode ad-hoc dan tampaknya sangat mencurigakan bagi saya tetapi mungkin saya kehilangan sesuatu. Saya telah melihat ini dilakukan dalam beberapa regresi tetapi mari kita tetap sederhana: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} +...
Saya melakukan regresi bahaya proporsional Cox dalam menggunakan R coxph, yang mencakup banyak variabel. Residu Martingale tampak hebat, dan residu Schoenfeld bagus untuk hampir semua variabel. Ada tiga variabel yang residunya Schoenfeld tidak rata, dan sifat dari variabel tersebut sedemikian rupa...
Saya mencoba melakukan regresi pada data heteroskedastik di mana saya mencoba untuk memprediksi varians kesalahan serta nilai rata-rata dalam hal model linier. Sesuatu seperti
Saya menganalisis set data menggunakan model efek campuran dengan satu efek tetap (kondisi) dan dua efek acak (peserta karena desain subjek dan pasangan dalam). Model ini dihasilkan dengan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Selanjutnya, saya...