deviance पर टैग किए गए जवाब

आरएल में जीएलएम में नल और अवशिष्ट डीविंस की व्याख्या कैसे करें? जैसे, हम कहते हैं कि छोटा AIC बेहतर है। क्या विचलन के लिए भी कोई समान और त्वरित व्याख्या है? अशक्त विचलन: स्वतंत्रता के 1077 डिग्री पर 1146.1 अवशिष्ट अवशिष्ट: 4589.4 आजादी के 1099 डिग्री पर: 6589

47 generalized-linear-model  deviance 

"डीवियनस" क्या है, इसकी गणना कैसे की जाती है, और आंकड़ों में विभिन्न क्षेत्रों में इसके उपयोग क्या हैं? विशेष रूप से, मैं व्यक्तिगत रूप से CART में इसके उपयोगों में रुचि रखता हूं (और R में इसके कार्यान्वयन में)। मैं यह पूछ रहा हूं क्योंकि विकी-लेख में कुछ कमी …

45 r  cart  rpart  deviance 

मैं निम्नलिखित द्विपद प्रतिक्रिया के साथ और मेरे भविष्यवक्ताओं के रूप में और साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन करना चाहता हूं। एक्स1एक्स1X_1एक्स2एक्स2X_2 मैं निम्नलिखित प्रारूप में बर्नौली प्रतिक्रियाओं के समान डेटा प्रस्तुत कर सकता हूं। इन 2 डेटा सेट के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन आउटपुट ज्यादातर समान हैं। अवशिष्ट अवशिष्ट और AIC भिन्न …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

मैं एक मॉडल की पुष्टि करने के लिए पार कर रहा हूं जो एक गिनती की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा है। यदि यह एक द्विआधारी वर्गीकरण समस्या थी, तो मैं आउट-ऑफ-फोल्ड एयूसी की गणना करूंगा, और यदि यह एक प्रतिगमन समस्या थी, तो मैं आरएमएसई या एमएई की …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मैं सिर्फ लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए डिवोर्स उपाय के बारे में पढ़ता हूं। हालाँकि, वह भाग जिसे संतृप्त मॉडल कहा जाता है, मेरे लिए स्पष्ट नहीं है। मैंने एक व्यापक Google खोज की, लेकिन किसी भी परिणाम ने मेरे प्रश्न का उत्तर नहीं दिया। अब तक मुझे पता चला है …

17 logistic  deviance 

मुझे पता है कि पारंपरिक पियर्सन अवशिष्ट को पारंपरिक संभाव्य तरीके से प्राप्त किया जाता है: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} और डीवाइस रेसिड्यूल्स एक अधिक सांख्यिकीय तरीके (प्रत्येक बिंदु की संभावना के योगदान के माध्यम से) प्राप्त किए जाते हैं: di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

बैकग्राउंड: मैं वर्तमान में विभिन्न बायेसियन पदानुक्रमित मॉडल की तुलना में कुछ काम कर रहा हूं। डेटा yमैं जेyमैंजेy_{ij} भागीदार के लिए अच्छी तरह से किया जा रहा है के संख्यात्मक उपाय कर रहे हैं मैंमैंi और समय जेजेj । मेरे पास लगभग 1000 प्रतिभागी हैं और प्रति प्रतिभागी में …

14 bayesian  autocorrelation  hierarchical-bayesian  deviance 

सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के आउटपुट के भाग के रूप में, मॉडल के मूल्यांकन के लिए नल और अवशिष्ट विचलन का उपयोग किया जाता है। मैं अक्सर संतृप्त मॉडल की लॉग संभावना के रूप में व्यक्त की गई इन राशियों के सूत्र देखता हूं, उदाहरण के लिए: /stats//a/113022/22199 , लॉजिस्टिक रिग्रेशन: …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

यहाँ इस प्रश्न के लिए मेरा संदर्भ है: जो मैं बता सकता हूं, हम भारित डेटा और surveyपैकेज का उपयोग करते समय आर में एक साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन नहीं चला सकते हैं । यहां, हमें उपयोग करना होगा svyglm(), जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडल चलाता है (जो एक ही बात …

14 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

अपने वर्तमान रीसच के लिए मैं एक द्विपद निर्भर चर पर R में glmnet पैकेज के माध्यम से लासो विधि का उपयोग कर रहा हूं। Glmnet में क्रॉस-वैलिडेशन के माध्यम से इष्टतम लैम्ब्डा पाया जाता है और परिणामस्वरूप मॉडल की तुलना विभिन्न उपायों के साथ की जा सकती है, उदाहरण …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

स्केल किए गए विचलन, जिसे D = 2 * के रूप में परिभाषित किया गया है (संतृप्त मॉडल की लॉग-लाइबिलिटी, फिट किए गए मॉडल की लॉग-लाइबिलिटी), अक्सर GLM मॉडल में अच्छाई-से-फिट होने के उपाय के रूप में उपयोग किया जाता है। प्रतिशत विचलन को समझाया गया, जिसे [D (शून्य मॉडल) …

11 goodness-of-fit  zero-inflation  deviance 

यहां क्या पूछा जा रहा है, यह बताना मुश्किल है। यह प्रश्न अस्पष्ट, अस्पष्ट, अपूर्ण, अति व्यापक या अलंकारिक है और इसका वर्तमान रूप में यथोचित उत्तर नहीं दिया जा सकता है। इस प्रश्न को स्पष्ट करने में मदद के लिए ताकि इसे फिर से खोला जा सके, सहायता केंद्र …

10 nonlinear-regression  goodness-of-fit  deviance