Questions marquées «residuals»

Les résidus d'un modèle sont les valeurs réelles moins les valeurs prévues. De nombreux modèles statistiques font des hypothèses sur l'erreur, qui est estimée par les résidus.

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Interprétation de plot.lm ()

J'avais une question sur l'interprétation des graphiques générés par plot (lm) dans R. Je me demandais si vous pouviez me dire comment interpréter les tracés de localisation d'échelle et d'effet résiduel? Tous les commentaires seraient appréciés. Assumer des connaissances de base en statistique,...

r regression data-visualization residuals outliers
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Qu'est-ce que l'erreur standard résiduelle?

Lors de l'exécution d'un modèle de régression multiple dans R, l'une des sorties est une erreur standard résiduelle de 0,0589 sur 95 161 degrés de liberté. Je sais que les 95 161 degrés de liberté sont exprimés par la différence entre le nombre d'observations dans mon échantillon et le nombre de...

regression standard-error residuals
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?

Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la...

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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Interprétation de la courbe des résidus par rapport aux valeurs ajustées pour la vérification des hypothèses d'un modèle linéaire

Examinons la figure suivante tirée de Modèles linéaires avec R de Faraway (2005, p. 59). Le premier graphique semble indiquer que les valeurs résiduelles et ajustées ne sont pas corrélées, car elles devraient figurer dans un modèle linéaire homoscédastique avec des erreurs distribuées normalement....

regression residuals assumptions graphical-model
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R - Confus sur la terminologie résiduelle

Erreur quadratique moyenne somme résiduelle de carrés erreur standard résiduelle erreur quadratique moyenne erreur de test Je pensais avoir l'habitude de comprendre ces termes, mais plus je fais de problèmes de statistiques, plus je me suis confus là où je devine moi-même. Je voudrais un peu de...

r regression residuals
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Erreur quadratique moyenne et somme résiduelle des carrés

En regardant les définitions Wikipedia de: Erreur quadratique moyenne (MSE) Somme résiduelle des carrés (RSS) Il me semble 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 où est le nombre d'échantillons et est notre estimation de...

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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?

Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

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