Ano ang mga residual ng deviance?
Ano ang mga residual ng deviance?

Video: Ano ang mga residual ng deviance?

Video: Ano ang mga residual ng deviance?
Video: MAY MAPUTI SA BAGA MO? ALAMIN DITO KUNG BAKIT 2024, Mayo
Anonim

Ang natitirang paglihis ay ang sukatan ng paglihis naiambag mula sa bawat pagmamasid at ibinibigay ng. saan di ay ang indibidwal paglihis kontribusyon. Ang mga natitirang paglihis ay maaaring gamitin upang suriin ang modelong akma sa bawat obserbasyon para sa mga pangkalahatang linear na modelo.

Dito, ano ang null deviance at residual deviance sa logistic regression?

Paglihis ay isang sukatan ng goodness of fit ng isang modelo. Ang mas mataas na mga numero ay palaging nagpapahiwatig ng hindi magandang akma. Ang null deviance nagpapakita kung gaano kahusay na hinulaan ang variable ng tugon ng isang modelo na kinabibilangan lamang ng intercept (grand mean) kung saan bilang nalalabi na may pagsasama ng mga independiyenteng variable.

Alamin din, ano ang mga nalalabi sa logistic regression? Sa logistic regression , tulad ng sa linear regression , ang mga nalalabi maaaring tukuyin bilang naobserbahang binawasan ang mga inaasahang halaga. Ang data ay discrete at gayundin ang mga nalalabi . Bilang isang resulta, plots ng raw mga nalalabi mula sa logistic regression ay karaniwang hindi kapaki-pakinabang.

Kaya lang, ano ang ibig sabihin ng deviance sa mga istatistika?

Paglihis ( mga istatistika ) Sa mga istatistika , paglihis ay isang goodness-of-fit estadistika para sa istatistika modelo; ito ay kadalasang ginagamit para sa istatistika pagsubok ng hypothesis. Ito ay isang paglalahat ng ideya ng paggamit ng kabuuan ng mga parisukat ng mga nalalabi sa ordinaryong hindi bababa sa mga parisukat sa mga kaso kung saan ang angkop sa modelo ay nakamit sa pinakamataas na posibilidad.

Paano mo kinakalkula ang paglihis?

Mas tiyak, ang paglihis ay tinukoy bilang pagkakaiba ng mga posibilidad sa pagitan ng fitted na modelo at ng saturated na modelo: D=−2loglik(^β)+2loglik(saturated model).

Inirerekumendang: