Preguntas etiquetadas con residuals

Los residuos de un modelo son los valores reales menos los valores predichos. Muchos modelos estadísticos hacen suposiciones sobre el error, que se estima por los residuos.

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Interpretando plot.lm ()

Tenía una pregunta sobre la interpretación de las gráficas generadas por plot (lm) en R. Me preguntaba si ustedes podrían decirme cómo interpretar las gráficas de ubicación de escala y apalancamiento residual. Cualquier comentario será bienvenido. Asumir conocimientos básicos de estadística,...

r regression data-visualization residuals outliers
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¿Qué es el error estándar residual?

Cuando se ejecuta un modelo de regresión múltiple en R, una de las salidas es un error estándar residual de 0.0589 en 95,161 grados de libertad. Sé que los 95,161 grados de libertad están dados por la diferencia entre el número de observaciones en mi muestra y el número de variables en mi modelo....

regression standard-error residuals
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¿Por qué hay una diferencia entre calcular manualmente un intervalo de confianza del 95% de regresión logística y usar la función confint () en R?

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer &...

r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture
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R - Confundido en terminología residual

Error cuadrático medio suma residual de cuadrados error estándar residual error medio cuadrado error de prueba Pensé que solía entender estos términos, pero cuanto más hago problemas estadísticos, más me confundo donde me imagino. Me gustaría un poco de seguridad y un ejemplo concreto Puedo...

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Error cuadrático medio y suma residual de cuadrados

Mirando las definiciones de Wikipedia de: Error Cuadrático Medio (MSE) Suma residual de cuadrados (RSS) Me parece que MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2MSE=1NRSS=1N∑(fi−yi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 donde es el número de muestras y es nuestra estimación de...

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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation