Câu hỏi được gắn thẻ «residuals»

Phần dư của một mô hình là các giá trị thực tế trừ đi các giá trị dự đoán. Nhiều mô hình thống kê đưa ra các giả định về lỗi, được ước tính bởi phần dư.

3
Lỗi bình phương trung bình và tổng bình phương còn lại
Nhìn vào các định nghĩa Wikipedia về: Lỗi bình phương trung bình (MSE) Tổng số bình phương (RSS) Dường như với tôi rằng MSE = 1NRSS = 1N∑ ( ftôi- ytôi)2MSE= =1NRSS= =1NΣ(ftôi-ytôi)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 Trong đó là số mẫu của anh ta và …
31 residuals  mse 
1
Độ tự do có thể là một số không nguyên?
Khi tôi sử dụng GAM, nó mang lại cho tôi DF còn lại là (dòng cuối cùng trong mã). Điều đó nghĩa là gì? Vượt ra ngoài ví dụ về GAM, nói chung, số bậc tự do có thể là một số không nguyên?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula …
27 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 
2
Tại sao tính quy phạm của phần dư lại hầu như không quan trọng đối với tất cả các mục đích để ước tính đường hồi quy?
Gelman và Hill (2006) viết trên p46 rằng: Giả định hồi quy thường ít quan trọng nhất là các lỗi thường được phân phối. Trong thực tế, với mục đích ước tính đường hồi quy (so với dự đoán các điểm dữ liệu riêng lẻ), giả định về tính quy …
2
Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, công thức cho phương sai của phần dư đến từ đâu?
Theo một văn bản mà tôi đang sử dụng, công thức cho phương sai của phần dư được đưa ra bởi:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Tôi thấy điều này khó tin kể từ khi còn lại là sự khác biệt giữa giá trị quan sát và giá trị được …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.