คำถามติดแท็ก nested-models

ในวรรณคดีเกี่ยวกับตัวแบบลำดับชั้น / หลายระดับฉันมักจะอ่านเกี่ยวกับ "แบบจำลองซ้อน" และ "แบบจำลองที่ไม่ซ้อนกัน" แต่สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร ใครบ้างที่อาจให้ฉันตัวอย่างหรือบอกฉันเกี่ยวกับความหมายทางคณิตศาสตร์ของคำนี้

61 hypothesis-testing  terminology  nested-models  nested-data 

อะไรคือสิ่งที่จำเป็นต้องมีซึ่งจำเป็นต้องทำให้สำเร็จสำหรับการเปรียบเทียบแบบจำลอง AIC กับการทำงาน ฉันเพิ่งพบคำถามนี้เมื่อฉันเปรียบเทียบเช่นนี้ > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 วิธีนี้ผมธรรมการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรlog usiliแต่ฉันไม่รู้ว่าฉันสามารถเปรียบเทียบแบบจำลอง AIC ได้หรือไม่ตัวอย่างเช่นตัวแปรตามนั้นแตกต่างกันหรือไม่? คำตอบในอุดมคติจะรวมรายการของสิ่งที่จำเป็นต้องมี (ข้อสมมติฐานทางคณิตศาสตร์)

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

สมมติว่าเราต้องใช้ GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) โมเดลเหล่านี้ไม่ซ้อนในความหมายปกติของ: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

ฉันกำลังตรวจสอบงานบางอย่างและได้พบกับสิ่งต่อไปนี้ซึ่งดูเหมือนว่าผิดสำหรับฉัน รุ่นสองแบบผสมถูกติดตั้ง (ใน R) โดยใช้ lmer แบบจำลองนั้นไม่ซ้อนกันและถูกเปรียบเทียบโดยการทดสอบอัตราส่วนความน่าจะเป็น ในระยะสั้นนี่คือตัวอย่างที่ทำซ้ำได้ของสิ่งที่ฉันมี: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) C = rep(1:4, times=25) m1 = lmer(Resp ~ A + (1|C), REML = TRUE) m2 = lmer(Resp ~ B + (1|C), REML = TRUE) anova(m1,m2) เท่าที่ฉันเห็นสามารถlmerใช้เพื่อคำนวณความน่าจะเป็นและบันทึกanovaการทดสอบความแตกต่างระหว่างแบบจำลองที่ใช้ไคสแควร์กับองศาอิสระทั่วไป ดูเหมือนจะไม่ถูกต้องสำหรับฉัน ถ้ามันถูกต้องไม่มีใครทราบถึงการอ้างอิงใด ๆ ที่แสดงความชอบธรรมนี้หรือไม่? ฉันตระหนักถึงวิธีการที่ใช้แบบจำลอง (Paper …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

ทั้งการทดสอบอัตราส่วนความน่าจะเป็นและ AIC เป็นเครื่องมือสำหรับการเลือกระหว่างสองรุ่นและทั้งสองแบบนั้นขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็นบันทึก แต่ทำไมการทดสอบอัตราส่วนความน่าจะเป็นไม่สามารถใช้ในการเลือกระหว่างแบบจำลองสองแบบที่ไม่ซ้อนกันในขณะที่ AIC สามารถทำได้

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหตุใดการทดสอบอัตราส่วนความน่าจะเป็นจึงมีการ asymptoticallyถ้าแบบจำลองซ้อนกัน แต่นี่ไม่ใช่กรณีของแบบจำลองที่ไม่ซ้อนกันอีกต่อไป? ผมเข้าใจว่าเรื่องนี้ต่อจากทฤษฎีบท Wilks' แต่โชคไม่ดีที่ฉันไม่เข้าใจหลักฐานχ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

เอไอซีถูกกำหนดให้เป็นฉันC = - 2 เข้าสู่ระบบ( L ( θ ) ) + 2 Pที่θเป็นประมาณการความน่าจะเป็นสูงสุดและPเป็นมิติของพื้นที่พารามิเตอร์ สำหรับการประมาณθAIC=−2log(L(θ^))+2pAIC=−2log⁡(L(θ^))+2pAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapppθθ\thetaมักจะละเลยปัจจัยคงที่ของความหนาแน่น นี่คือปัจจัยที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์เพื่อลดความซับซ้อนของโอกาส ในทางกลับกันปัจจัยนี้มีความสำคัญมากสำหรับการคำนวณ AIC เนื่องจากเมื่อเปรียบเทียบแบบจำลองที่ไม่ซ้อนกันปัจจัยนี้ไม่ธรรมดาและลำดับของ AIC ที่เกี่ยวข้องอาจแตกต่างกันหากไม่ได้พิจารณา คำถามของฉัน , เราจะต้องคำนวณรวมทั้งแง่ของความหนาแน่นเมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นที่ไม่ซ้อนกันทั้งหมดหรือไม่log(L(θ^))log⁡(L(θ^))\log(L(\hat\theta))

12 model-selection  aic  nested-models 

ฉันเคยเห็น ANOVA ใช้สองวิธี: อันดับแรกในข้อความสถิติเบื้องต้นของฉัน ANOVA ถูกนำมาใช้เป็นวิธีเปรียบเทียบกลุ่มสามกลุ่มหรือมากกว่านั้นเพื่อปรับปรุงมากกว่าการเปรียบเทียบแบบคู่เพื่อที่จะตัดสินว่าหนึ่งในวิธีนั้นมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ ประการที่สองในข้อความการเรียนรู้เชิงสถิติของฉันฉันเคยเห็น ANOVA เคยใช้แบบจำลองซ้อนกันสอง (หรือมากกว่า) เพื่อตรวจสอบว่าแบบจำลอง 1 ซึ่งใช้ชุดย่อยของตัวทำนายรุ่น 2 เหมาะกับข้อมูลเท่ากันหรือเต็ม รุ่น 2 ยอดเยี่ยม ตอนนี้ฉันคิดว่าในทางใดทางหนึ่งหรือทั้งสองสิ่งนี้คล้ายกันจริง ๆ เพราะพวกเขาทั้งสองใช้การทดสอบ ANOVA แต่บนพื้นผิวพวกเขาดูเหมือนจะแตกต่างกันมากสำหรับฉัน สำหรับหนึ่งการใช้งานครั้งแรกเปรียบเทียบสามกลุ่มขึ้นไปในขณะที่วิธีที่สองสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบเพียงสองรุ่น มีใครบ้างที่โปรดอธิบายการเชื่อมต่อระหว่างการใช้งานทั้งสองนี้

12 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

ฉันกำลังทำงานกับชุดข้อมูล หลังจากใช้เทคนิคการระบุตัวแบบบางอย่างฉันก็ออกมาพร้อมกับแบบจำลอง ARIMA (0,2,1) ผมใช้detectIOฟังก์ชั่นในแพคเกจTSAในการวิจัยที่จะตรวจพบนวัตกรรมขอบเขต (IO) ที่สังเกต 48th ของชุดข้อมูลเดิมของฉัน ฉันจะรวมค่าผิดปกตินี้ไว้ในแบบจำลองของฉันเพื่อที่ฉันจะสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการพยากรณ์ได้อย่างไร ฉันไม่ต้องการใช้แบบจำลอง ARIMAX เนื่องจากฉันอาจไม่สามารถคาดการณ์ได้จากสิ่งนั้นใน R มีวิธีอื่นที่ฉันสามารถทำได้หรือไม่ นี่คือค่านิยมของฉันตามลำดับ: VALUE <- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models