goodness-of-fit

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    sklearn.model_selection.permutation_test_score和sklearn.metrics.r2_score计算的r2分数存在显着的不匹配。由permutation_test_score计算的那个似乎是不正确的;见下: import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression fr

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    我正在Lavaan运行一个非递归模型。但是,发生了两件事,我不太明白。首先,适合度指数和一些标准误差是“不适用”。其次,不同方向两个变量之间的两个系数不一致(非递归部分:ResidentialMobility - Author):一个是正数,另一个是负数(至少它们应该是相同的方向;否则,如何说明?)。有人可以帮我吗?请让我知道你是否想让我更多地澄清它。谢谢! model01<-'Residenti

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    我正在跟随伪随机数生成器测试的描述,并尝试在C中实现测试。虽然有一件事我挂了,虽然。在问题的文本如下: 适用的相关性测试上连续块的位L 的汉明权重。令Xj为jth块的汉明权重( 位的数目等于1),对于j = 1, . . . , n。测试 计算连续Xj“S之间的经验相关性, 在H0,如n ⇢ infinity,p̂ * sqrt(n - 1)具有渐近标准正态分布。这是测试中使用的。该测试仅对大n有

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    我有一组参考数据点,我想要拟合一个S形曲线。我可以使用MATLAB的曲线拟合工具来做到这一点,但我有一个自定义公式来适应数据。该公式有4-5个变量,我想变化,然后测试适合度。 我试过用goodnessOfFit这个函数。但它要求测试数据和参考数据矩阵具有相同的大小。我拥有的参考数据点的数量很少(15-20),并且使用自定义方程生成的测试点数量很大。 有没有其他的方法可以检查曲线的拟合度?或者我可以

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    我有不同元素的两个向量,比方说x=c(1,3,4)的识别,y= c(2,9) 我想范围的矢量识别我矢量x与1和元素的那些y与0,即 (1,2,3,4,9)----->(1,0,1,1,0) 你怎么能得到的零和一的矢量(1,0 ,1,1,0)in r? 感谢

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    我现在正在尝试使用lipsitz.test {generalhoslem}来测试ordianl模型的拟合度。根据document,函数可以处理polr和clm。但是,当我尝试在lipsitz.test函数中使用clm时,会发生错误。这里是一个例子 library("ordinal") library(generalhoslem) data("wine") fm1 <- clm(rating

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    我想看看是否包含一些协变量会给我一个小于空模型的AIC,而在R(离散选择)中使用条件逻辑回归。 我知道我可以建立一个模型,如 mymodel <- clogit(choice ~ dark+soft+nuts + strata(ID), data=candy) ,并通过使用 extractAIC(mymodel)[2] 得到AIC但我有点不确定,我怎么可以创建一个空模型比较这一点。任何建议

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    在水文学中,Nash-Sutcliffe效率(NSE)系数用于确定模型效率。类似于决心系数(更好地称为R^2),其中 - 作为一个经验法则 - 大于0.7的值被认为是一个体面的适合度(或更好),NSE的这个值被认为是可接受的当你模型如放电时间序列?

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    我想这是一个简单的问题,但我无法整理出来。我有一个载体,其中所述第一元件是这样的: V = [31 52 38 29 29 34 29 24 25 25 32 28 24 28 29 ...]; ,我想在Matlab执行chi2gof测试以测试是否V是指数分布。我所做的: [h,p] = chi2gof(V,'cdf',@expcdf); 但我得到一个警告消息说: Warning: Aft

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    我试图在R中编写一个软件,通过对数据执行卡方检验(与所述家族有关)并找到最佳卡方值。 但是,当使用goodfit函数时,看起来检索卡方统计量的唯一方法是运行该函数并使用summary(gf)命令。这只会导致人类可读的输出,我需要一些我可以以gf $ chisqvalue的形式绘制的东西,以便将其与我正在运行的其他测试的结果进行比较。有没有办法检索这个统计作为一个变量?