Supposons que vous ajustiez une régression linéaire / logistique , dans le but d'une estimation non biaisée de . Vous êtes très confiant que et sont très positifs par rapport au bruit dans leurs estimations.a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2...
Je cherchais des moyens de faire un test de rapport de vraisemblance en R pour comparer les ajustements du modèle. Je l'ai d'abord codé moi-même, puis j'ai trouvé la anova()fonction par défaut et également lrtest()dans le lmtestpackage. Cependant, lorsque j'ai vérifié, anova()produit toujours une...
Pour un problème d'inférence donné, nous savons qu'une approche bayésienne diffère généralement à la fois dans sa forme et résulte d'une approche féquentiste. Les Frequentists (qui m'incluent généralement) soulignent souvent que leurs méthodes ne nécessitent pas de priorité et sont donc plus...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Dans l'exemple suivant > m = matrix(c(3, 6, 5, 6), nrow=2) > m [,1] [,2] [1,] 3 5 [2,] 6 6 > (OR = (3/6)/(5/6)) #1 [1] 0.6 > fisher.test(m) #2 Fisher's Exact Test for Count Data data: m p-value = 0.6699 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence...
Récemment, la consultation aléatoire de questions a déclenché la mémoire d'un commentaire spontané de l'un de mes professeurs, il y a quelques années, mettant en garde contre l'utilisation des ratios dans les modèles de régression. J'ai donc commencé à lire sur ce sujet, menant finalement à Kronmal...
J'examine actuellement certains travaux et suis tombé sur les suivants, ce qui me semble faux. Deux modèles mixtes sont montés (en R) à l'aide de lmer. Les modèles ne sont pas imbriqués et sont comparés par des tests de rapport de vraisemblance. En bref, voici un exemple reproductible de ce que...
J'ai un tas d'articles présentant "OR" avec un IC à 95% (intervalles de confiance). Je veux estimer à partir des articles la valeur P pour le OU observé. Pour cela, j'ai besoin d'une hypothèse concernant la distribution OR. Quelle distribution puis-je assumer / utiliser en toute...
Le test du rapport de vraisemblance et l'AIC sont tous deux des outils pour choisir entre deux modèles et les deux sont basés sur le log-vraisemblance. Mais pourquoi le test du rapport de vraisemblance ne peut-il pas être utilisé pour choisir entre deux modèles non imbriqués alors que l'AIC le...
À titre d'exemple d'application, envisagez de suivre deux propriétés des utilisateurs de Stack Overflow: la réputation et le nombre de vues de profil . On s'attend à ce que pour la plupart des utilisateurs, ces deux valeurs soient proportionnelles: les utilisateurs à haute réputation attirent plus...
Pour un modèle linéaire gaussien où est supposé se trouver dans un espace vectoriel et a la distribution normale standard sur , la statistique du test pour où est un espace vectoriel, est une fonction un à un croissante de la statistique de déviance : Comment savoir que cette statistique fournit le...
Quelqu'un pourrait-il me dire quelles sont les conditions de régularité pour la distribution asymptotique du test du rapport de vraisemblance? Partout où je regarde, il est écrit «sous les conditions de régularité» ou «sous les régularités probabilistes». Quelles sont exactement les conditions? Que...
Plus précisément, pourquoi les tests du rapport de vraisemblance ont-ils une asymptotique si les modèles sont imbriqués, mais ce n'est plus le cas pour les modèles non imbriqués? Je comprends que cela découle du théorème de Wilks, mais malheureusement, je ne comprends pas sa preuve...
Dans un article récent, Norton et al. (2018) déclare que[ 1][1]^{[1]} Différents rapports de cotes de la même étude ne peuvent pas être comparés lorsque les modèles statistiques qui aboutissent à des estimations de rapports de cotes ont des variables explicatives différentes parce que chaque modèle...
J'étudie comment construire un intervalle de confiance à 95% pour l'odds ratio à partir des coefficients obtenus dans la régression logistique. Donc, compte tenu du modèle de régression logistique, log(p1−p)=α+βxlog(p1−p)=α+βx \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x...
Laissez , g et h être des densités et supposons que vous avez x i ~ h , i ∈ N . Qu'advient-il du rapport de vraisemblance n ∏ i = 1 f ( x i )fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N} commen→∞? (Est-ce que ça converge? Vers quoi?)∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n...
Supposons que où sont indépendants.X=X1+X2+⋯+XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) Ma question est, quelle distribution Z=X2X21+X22+⋯+X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 + \cdots + X_n^2} suivre? Je sais d' ici que le rapport de deux...
Soit suivre une distribution uniforme et suivre une distribution normale. Que peut-on dire sur ? Y a-t-il une distribution pour cela?Y XXXXOuiYYXOuiXY\frac X Y J'ai trouvé que le rapport de deux normales avec un zéro moyen est
J'ai récemment ajusté 4 modèles de régression multiple pour les mêmes données de prédicteur / réponse. Deux des modèles que je correspond à la régression de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2,...