Questions marquées «chi-squared»

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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?

Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...

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Intervalle de confiance pour le chi carré

J'essaie de trouver une solution pour comparer deux tests de "qualité d'ajustement du chi carré". Plus précisément, je veux comparer les résultats de deux expériences indépendantes. Dans ces expériences, les auteurs ont utilisé le khi carré de l'ajustement pour comparer les suppositions aléatoires...

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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...

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Comment puis-je calculer la statistique de test Pearson pour le manque d'ajustement sur un modèle de régression logistique dans R?

Le rapport de vraisemblance (aka déviance) statistique et test de manque d'ajustement (ou qualité d'ajustement) est assez simple à obtenir pour un modèle de régression logistique (ajustement à l'aide de la fonction) dans R. Cependant, il peut être il est facile de faire en sorte que le nombre de...

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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...

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Attente de

Soit , , , et être indépendant. Quelle est l'attente de ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} Il est facile de trouver par symétrie. Mais je ne sais pas comment trouver l'attente de . Pourriez-vous...

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Calculer la courbe ROC pour les données

Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47...