J'ai monté mon modèle et j'essaie de comprendre si c'est bon. J'ai calculé les métriques recommandées pour l'évaluer ( R2R2R^2 / AUC / précision / erreur de prédiction / etc) mais je ne sais pas comment les interpréter. En bref, comment savoir si mon modèle est bon en fonction de la métrique? Est...
Je suis curieux de la déclaration faite au bas de la première page de ce texte concernant l' ajustementR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Le texte dit: La logique de...
J'ai développé un modèle de régression logistique basé sur des données rétrospectives d'une base de données nationale sur les traumatismes des traumatismes crâniens au Royaume-Uni. Le résultat clé est la mortalité à 30 jours (dénommée mesure de «survie»). D'autres mesures avec des preuves publiées...
Pourquoi les valeurs de p et les statistiques du test ks diminuent avec l'augmentation de la taille de l'échantillon? Prenez ce code Python comme exemple: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0,...
La déviance à l'échelle, définie comme D = 2 * (log-vraisemblance du modèle saturé moins log-vraisemblance du modèle ajusté), est souvent utilisée comme mesure de la qualité de l'ajustement dans les modèles GLM. Le pourcentage de déviance expliqué, défini comme [D (modèle nul) - D (modèle ajusté)]...
Le test de Sharipo-Wilk, selon wikipedia , teste l'hypothèse nulle ( ) "La population est normalement distribuée".H0H0H_0 Je recherche un test de normalité similaire avec "La population n'est pas normalement distribuée".H0H0H_0 Ayant un tel test, je veux calculer une valeur de pour rejeter au...
J'ai une collection de données, que je pensais à l'origine être normalement distribuée. Ensuite, je l'ai regardé et j'ai réalisé que ce n'était pas le cas, principalement parce que les données sont biaisées, et j'ai également fait un test de shapiro-wilks. Je voudrais toujours l'analyser en...
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...
Pour un problème de régression logistique bayésienne, j'ai créé une distribution prédictive postérieure. J'échantillonne à partir de la distribution prédictive et reçois des milliers d'échantillons de (0,1) pour chaque observation que j'ai. Visualiser la qualité de l'ajustement est loin d'être...
Je sais que ad.test () peut être utilisé pour tester la normalité. Est-il possible d'obtenir ad.test pour comparer les distributions de deux échantillons de données? x <- rnorm(1000) y <- rgev(2000) ad.test(x,y) Comment puis-je effectuer le test Anderson-Darling sur 2
Chargez le package nécessaire. library(ggplot2) library(MASS) Générez 10 000 nombres adaptés à la distribution gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Dessinez la fonction de densité de probabilité, supposant que nous ne savons pas à quelle distribution...
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...
Il est difficile de dire ce qui est demandé ici. Cette question est ambiguë, vague, incomplète, trop large ou rhétorique et on ne peut raisonnablement y répondre sous sa forme actuelle. Pour obtenir de l'aide pour clarifier cette question afin qu'elle puisse être rouverte, visitez le centre d'aide...
Les données: Aux fins de cette question / communication, nous pouvons supposer que les données ressemblent rnbinom(1000,size=0.1,prob=0.01)à R, qui génère un échantillon aléatoire de 1 000 observations à partir d'une distribution binomiale négative (avec size=0.1et probabilité de succès prob=0.01)....
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...
Je suis un nouveau venu dans l'analyse de survie, même si j'ai quelques connaissances en classification et régression. Pour la régression, nous avons des statistiques MSE et R au carré. Mais comment pouvons-nous dire que le modèle de survie A est supérieur au modèle de survie B en plus d'une sorte...
Quels sont certains des tests statistiques bien connus pour mesurer l'adéquation des variables aléatoires observées à une distribution de poisson? Je sais que le test de Kolmogorov-Smirnov en fait partie, en existe-t-il d'autres?
J'ai un exemple de jeu de données comme suit: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1)...
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Nous avons ajusté une fonction non linéaire aux données observées. La prochaine étape devrait être l'évaluation de la qualité de l'ajustement de cette fonction (comme pour les modèles linéaires).R2R2R^2 Quels sont les moyens habituels de mesurer cela? Modifier 1: Le montage a été réalisé comme...