J'ai une série chronologique que j'essaie de prévoir, pour laquelle j'ai utilisé le modèle saisonnier ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). C'est différent de ce que R a suggéré avec auto.arima (R calculé ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] serait un meilleur ajustement, je l'ai nommé fit1). Cependant, au...
Je prends un cours sur les modèles de régression et l'une des propriétés fournies pour la régression linéaire est que les résidus résument toujours à zéro lorsqu'une interception est incluse. Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi c'est le cas?
Une erreur standard est l'écart - type estimé σ ( θ ) d'un estimateur θ pour un paramètre .σ^( θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Pourquoi l'écart-type estimé des résidus est-il appelé "erreur-type résiduelle" (par exemple, dans la sortie de la summary.lmfonction de R ) et non...
Je voudrais faire un test W de Shapiro Wilk et un test de Kolmogorov-Smirnov sur les résidus d'un modèle linéaire pour vérifier la normalité. Je me demandais simplement quels résidus utiliser pour cela - les résidus bruts, les résidus Pearson, les résidus studentisés ou les résidus standardisés?...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
J'ai discuté avec plusieurs membres du laboratoire de celui-ci, et nous sommes allés à plusieurs sources mais n'avons toujours pas tout à fait la réponse: Quand on dit qu'un GLM a une famille de poisson , disons-nous parler de la distribution des résidus ou de la variable de réponse? Points de...
Cette question découle de ma confusion réelle sur la façon de décider si un modèle logistique est assez bon. J'ai des modèles qui utilisent l'état des couples projet individuel deux ans après leur formation en tant que variable dépendante. Le résultat est réussi (1) ou non (0). J'ai des variables...
Lors de la modélisation de séries chronologiques, on a la possibilité de (1) modéliser la structure corrélationnelle des termes d'erreur comme par exemple un processus AR (1) (2) inclure la variable dépendante retardée comme variable explicative (sur le côté droit) Je comprends que ce sont parfois...
Question assez basique: Que signifie une distribution normale des résidus d'une régression linéaire? En termes de, comment cela se reflète-t-il sur mes données d'origine de la régression? Je suis totalement perplexe, merci les
J'ai une régression linéaire qui est assez bonne, je suppose (c'est pour un projet universitaire donc je n'ai pas vraiment besoin d'être super précis). Le fait est que, si je trace les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs prédites, il y a (selon mon professeur) une pointe...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Cette question est en quelque sorte générale et de longue haleine, mais veuillez me supporter. Dans mon application, j'ai de nombreux jeux de données, chacun composé de ~ 20 000 points de données avec ~ 50 fonctionnalités et d'une seule variable binaire dépendante. J'essaie de modéliser les...
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...
J'exécute un modèle linéaire généralisé, où je dois spécifier une famille différente de la normale. Quelle est la distribution attendue des résidus? Par exemple, les résidus devraient-ils être distribués normalement?
Lorsque vous effectuez une régression OLS et tracez les résidus résultants, comment savoir si les résidus sont autocorrélés? Je sais qu'il existe des tests pour cela (Durbin, Breusch-Godfrey) mais je me demandais si vous pouvez simplement regarder un tracé pour évaluer si l'autocorrélation pourrait...
Je suis doctorant en psychologie expérimentale et je m'efforce d'améliorer mes compétences et mes connaissances sur la façon d'analyser mes données. Jusqu'à ma 5e année en psychologie, je pensais que les modèles de régression (par exemple, ANOVA) supposaient les choses suivantes: normalité des...
Ici, la mauvaise interprétation de l'hypothèse de normalité dans la régression linéaire est discutée (que la `` normalité '' fait référence au X et / ou au Y plutôt qu'aux résidus), et l'affiche demande s'il est possible d'avoir X et Y non distribués normalement et ont encore des résidus...
Pourquoi est-il nécessaire de poser l'hypothèse distributionnelle sur les erreurs, c'est-à-dire ϵ i ∼ N ( 0 , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , avec .ϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Pourquoi ne pas écrire y i ~ N ( X β , σ 2 )yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i =...
J'observe d'étranges schémas de résidus pour mes données: [EDIT] Voici les graphiques de régression partielle pour les deux variables: [EDIT2] Ajout du tracé PP La distribution semble bien se passer (voir ci-dessous) mais je n'ai aucune idée d'où cette ligne droite pourrait provenir. Des idées?...
J'aimerais savoir s'il est logique d'étudier les graphiques des résidus par rapport à la variable dépendante lorsque j'ai une régression univariée. Si cela a du sens, que signifie une forte corrélation croissante linéaire entre les résidus (sur l'axe des y) et les valeurs estimées de la variable...