Preguntas etiquetadas con goodness-of-fit

20
¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
19
Es un ponderada

Calculé un modelo lineal robusto Rcon pesos MM utilizando el rlm()paquete MASS. `R`` no proporciona un valor para el modelo, pero me gustaría tener uno si es una cantidad significativa. También estoy interesado en saber si hay algún significado en tener un valor R 2 que pese la varianza total y...

r goodness-of-fit r-squared robust rlm
19
Bondad de ajuste para histogramas 2D

Tengo dos conjuntos de datos que representan los parámetros de las estrellas: uno observado y uno modelado. Con estos conjuntos creo lo que se llama un diagrama de dos colores (TCD). Una muestra se puede ver aquí: A son los datos observados y B los datos extraídos del modelo (no importa las...

goodness-of-fit histogram
16
Residuales de Pearson

Una pregunta para principiantes sobre el residuo de Pearson en el contexto de la prueba de chi-cuadrado para la bondad de ajuste: Además de la estadística de prueba, la chisq.testfunción de R informa el residuo de Pearson: (obs - exp) / sqrt(exp) Entiendo por qué mirar la diferencia en bruto...

chi-squared goodness-of-fit residuals
15
¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...

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
13
LARS vs descenso coordinado para el lazo

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra...

regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
13
Evaluación de un modelo de regresión logística.

He estado trabajando en un modelo logístico y tengo algunas dificultades para evaluar los resultados. Mi modelo es un logit binomial. Mis variables explicativas son: una variable categórica con 15 niveles, una variable dicotómica y 2 variables continuas. Mi N es grande> 8000. Estoy tratando de...

r logistic goodness-of-fit roc