Supposons que nous ayons un modèle .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i La régression a un certain nombre d'hypothèses, telles que les erreurs devraient être normalement distribuées avec un zéro...
Dans R, pourquoi les paramètres par défaut qqplot(linear model)utilisent-ils les résidus normalisés sur l'axe des y? Pourquoi R n'utilise-t-il pas les résidus
Selon l' analyse de régression par exemple , le résidu est la différence entre la réponse et la valeur prédite, puis il est dit que chaque résidu a une variance différente, nous devons donc considérer des résidus normalisés. Mais la variance concerne un groupe de valeurs, comment une seule valeur...
J'utilise PROC GLM dans SAS pour ajuster une équation de régression de la forme suivante Oui= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tOui=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Le tracé QQ des résidus rouges résultants indique un écart par rapport à la normalité. Toute transformation de...
J'ai un ensemble de données avec deux variables nominales catégorielles (les deux avec 5 catégories). Je voudrais savoir si (et comment) je suis capable d'identifier des corrélations potentielles entre les catégories de ces deux variables. En d'autres termes, si par exemple les résultats de la...
Lorsque (c'est-à-dire que provient d'un modèle de régression linéaire), \ varepsilon \ sim \ mathcal {N} (0, \ sigma ^ 2 I) \ hspace {1em} \ Rightarrow \ hspace {1em} \ hat {e} = (I - H) Y \ sim \ mathcal {N} (0, (I - H) \ sigma ^ 2_ {}) et dans ce cas, les résidus \ hat {e} _1, \ ldots, \ hat { e}...
Zuur 2013 Beginners Guide to GLM & GLMM suggère de valider une régression de Poisson en traçant les résidus de Pearsons par rapport aux valeurs ajustées. Zuur déclare que nous ne devrions pas voir les résidus se dissiper à mesure que les valeurs ajustées augmentent, comme le tracé attaché...
J'ai ces données: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) J'ai couru une régression de poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Et une régression binomiale négative:...
Dans la méthode des moindres carrés, nous voulons estimer les paramètres inconnus dans le modèle: Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Yj=α+βxj+εj(j=1...n)Y_j = \alpha + \beta x_j + \varepsilon_j \enspace (j=1...n) Une fois que nous avons fait cela (pour certaines valeurs observées), nous obtenons la droite de...
Avec la régression OLS appliquée à la réponse continue, on peut construire l'équation de régression multiple en exécutant séquentiellement des régressions des résidus sur chaque covariable. Ma question est, existe-t-il un moyen de le faire avec la régression logistique via les résidus de régression...
Je suis relativement nouveau dans l'analyse de survie. On m'a conseillé de rechercher et d'apprendre les résidus de Schoenfeld dans le cadre d'un diagnostic de modèle pour voir si l'hypothèse de risque proportionnel était satisfaite. En recherchant ceci, j'ai vu des références à de nombreux types...
Je voudrais classer les points de données comme ayant besoin d'un modèle plus complexe ou n'ayant pas besoin d'un modèle plus complexe. Ma pensée actuelle est d'adapter toutes les données à un modèle linéaire simple et d'observer la taille des résidus pour faire cette classification. J'ai ensuite...
Je recherche de l'aide, des conseils ou des astuces pour expliquer l'hétérogénéité / l'hétéroscédasticité aux biologistes de mon service. En particulier, je veux expliquer pourquoi il est important de le rechercher et de le traiter s'il existe, je cherchais des opinions sur les questions suivantes....
Conception de l'étude: J'ai montré aux participants des informations sur l'élévation du niveau de la mer, en concentrant les informations de différentes manières, à la fois en termes d'échelle de temps et d'amplitude de l'élévation potentielle. J'ai donc eu un design 2 (Time: 2050 ou 2100) par 2...
Supposons que sont des séries chronologiques avec , ( et est similaire à celle de , mais change lorsque le mannequin = 1). et , . Dans un contexte réel, il s'agira de rendements boursiers périodiques sur entreprises (mais vous pouvez ignorer cela). Il existe un mannequin, qui est égal à l'unité sur...
J'essaie de créer un modèle de prédiction en utilisant la régression. Voici le tracé de diagnostic pour le modèle que j'obtiens en utilisant lm () dans R: Ce que j'ai lu dans le graphique QQ, c'est que les résidus ont une distribution à queue lourde, et le graphique Residuals vs Fitted semble...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
Je me réfère à ce post qui semble remettre en question l'importance de la distribution normale des résidus, en faisant valoir que cela, ainsi que l'hétéroskédasticité, pourraient potentiellement être évités en utilisant des erreurs standard robustes. J'ai envisagé diverses transformations -...
J'ai un ensemble d'observations, indépendant du temps. Je me demande si je dois exécuter des tests d'autocorrélation? Il me semble que cela n'a aucun sens, car il n'y a pas de composante temporelle dans mes données. Cependant, j'ai en fait essayé le test LM de corrélation en série, et cela indique...
Cette question a été soulevée dans un autre fil que j'ai commencé, alors j'ai pensé que j'obtiendrais les opinions de plus de gens à ce sujet. Ma question est Est le résiduel, e, un estimateur de l'erreur, ϵϵ\epsilon? La raison que je demande est la suivante. Dans OLS, la variance des résidus,RSS(...