কাঁচা রেসিডুয়ালগুলি বনাম স্ট্যান্ডার্ড রেসিডুয়ালগুলি বনাম ছাত্রী রেসিডুয়ালগুলি - কখন ব্যবহার করবেন?

Question

এটি দেখতে অনুরূপ প্রশ্নের মতো এবং অনেক প্রতিক্রিয়া পাইনি।

কুকের ডি এর মতো পরীক্ষাগুলি বাদ দেওয়া এবং একটি গোষ্ঠী হিসাবে অবশিষ্টাংশের দিকে তাকানো, আমি মঙ্গলভাবের সাথে মূল্যায়ন করার সময় অন্যরা কীভাবে অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে সে সম্পর্কে আগ্রহী। আমি কাঁচা অবশিষ্টাংশ ব্যবহার:

1. একটি কিউকিউ প্লটে, স্বাভাবিকতা নির্ধারণের জন্য
2. ( বনাম) hetereoscedasticity এবং (খ) সিরিয়াল স্বতঃসংশোধনের চক্ষু চেক জন্য বনাম অবশিষ্টাংশের একটি স্ক্র্যাটারপ্ল্লটে ।$y$

জন্য মানগুলি যেখানে outliers হতে পারে তা পরীক্ষা করার জন্য রেসিডুয়াস বনাম প্লট করার জন্য , আমি স্টুডেন্টাইজড অবশিষ্টাংশগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করি । আমার পক্ষপাত জন্য কারণ এটি কোন অবশিষ্টাংশ যা সহজ দেখার অনুমতি দেয় , -values সমস্যাযুক্ত যদিও প্রমিত অবশিষ্টাংশ একটি অত্যন্ত অনুরূপ ফলাফলের প্রদান। আমার তত্ত্বটি যার উপর ব্যবহৃত হয় তা হ'ল এটি নির্ভর করে যে কোন বিশ্ববিদ্যালয়টি গিয়েছিল।y $y$$y$$y$

এটি কী অন্যরা কীভাবে অবশিষ্টাংশ ব্যবহার করে? অন্যেরা সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানের সাথে এই সংখ্যার গ্রাফ ব্যবহার করেন?

Comments

পড়াশোনা করা অবশিষ্টাংশগুলি আউটলিয়ারগুলি সনাক্তকরণে নিঃসন্দেহে আরও ভাল এবং সম্ভবত, হেটেরোসেসাস্টাস্টিটি পরিদর্শনে কিছুটা ভাল। অন্যান্য উদ্দেশ্যে, কী অবশিষ্টাংশগুলি ব্যবহার করা উচিত তা আমার পক্ষে কোনও পার্থক্য করে না makes

— ttnphns

কোনও প্রশ্নের দিকে মনোযোগ আনতে, মিশেল, বা এর স্থিতি (যেমন সিডাব্লু) পরিবর্তনের জন্য জিজ্ঞাসা করুন, দয়া করে প্রশ্নের নীচে "পতাকা" লিঙ্কটি অনুসরণ করুন। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমস্ত মডারেটরকে অবহিত করবে। প্রশ্ন, মন্তব্য, বা জবাবগুলিতে এম্বেডিং অনুরোধগুলি হিট-অর-মিস হয়েছে কারণ এটি কোনও নির্ভরকারী (বা অন্যান্য উচ্চ-প্রতিনিধি ব্যবহারকারী) আসলে একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ের মধ্যে এটি পড়বে এই আশার উপর নির্ভর করে!

— whuber

@ হু হু, দেখুন আমি ভেবেছিলাম আপনার একজন অবশেষে এটি পড়বেন। :) পতাকা ব্যবহারের পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ।

— মিশেল

হাই @ttnphns কেন তারা আরও ভাল হবে? বিশেষত, কেন স্ট্যান্ডিং করা মানিকের চেয়ে ভাল হবে? (আমি এখানে উত্তরটি সত্যই জানতে পারি না)

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়

@ পিটার, স্টাটেডাইজড অবশিষ্টাংশগুলি ওএলএস ফিটিং আলগো দ্বারা কম "বিকৃত" এবং "ত্রুটি" এর তাত্ত্বিক ধারণার কাছাকাছি রয়েছে । তাদের সরাসরি ফিট লাইনের বিভিন্ন অঞ্চলে তুলনা করা যেতে পারে, সেখান থেকে সিদ্ধান্তে আরও ভাল যদি কোনও পয়েন্ট আউটলেটর হয়।

— ttnphns

Answer 1

এটি পরিভাষা সম্পর্কিত একটি ব্যাখ্যা হিসাবে এত উত্তর নেই। আপনার প্রশ্নটি কাঁচা, স্ট্যান্ডার্ডাইজড এবং স্টুডেন্টাইজড অবশিষ্টাংশগুলি সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে। যাইহোক, এটি বেশিরভাগ পরিসংখ্যানবিদদের দ্বারা ব্যবহৃত পরিভাষা নয়, যদিও আমি আপনার ক্লাস নোটগুলি নোট করে বলেছি যে এটি।

কাঁচা: আপনার যেমন আছে তেমন

মানকযুক্ত: এটি আসলে অবশিষ্টাংশগুলির সত্যিকারের প্রমিত বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত কাঁচা অবশিষ্টাংশ। যেহেতু সত্যিকারের প্রমিত বিচ্যুতি খুব কমই জানা যায়, একটি মানসম্পন্ন অবশিষ্টাংশ প্রায় কখনও ব্যবহৃত হয় না।

অভ্যন্তরীণভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছে: কারণ অবশিষ্টাংশগুলির সত্যিকারের আদর্শ বিচ্যুতি সাধারণত জানা যায়নি, পরিবর্তে আনুমানিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করা হয়। এটি একটি স্বতঃস্ফূর্তভাবে স্টুডেন্টাইজড অবশিষ্টাংশ এবং এটিই আপনি স্ট্যান্ডার্ডাইজড বলেছেন।

বাহ্যিকভাবে স্টাটিজাইজড: অভ্যন্তরীণভাবে স্টাটিজাইজড অবশিষ্টাংশের সমান, অবশিষ্টাংশগুলির মান বিচ্যুতির প্রাক্কলনটি কোনও পর্যবেক্ষণ থেকে প্রশ্নে পর্যবেক্ষণ বাদ দিয়ে গণনা করা হয়।

পিয়ারসন: কাঁচা অবশিষ্টাংশগুলি রেসকিউলের পরিবর্তে রেসপন্স ভেরিয়েবলের (স্ট্যান্ড ওয়াই ভেরিয়েবল) স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত। আপনার এটি তালিকাভুক্ত নেই।

"ছেড়ে দিন": আনুষ্ঠানিক নাম নেই, তবে এটি ক্লাস নোটের মতো।

স্ট্যান্ডার্ডাইজড "এক ছেড়ে দিন": এর একটি আনুষ্ঠানিক নামও নেই, তবে ক্লাস নোটগুলির কল স্টুডেন্টাইজড এটি নয়।

সূত্র:

1. আপনার স্ট্যান্ডিনেটাইজড রেসিডুয়ালগুলি সম্পর্কে একই উইকের লিঙ্কটি রয়েছে ("স্ট্যান্ডিশাইজড রেসিডুয়ালটি তার স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির প্রাক্কলনের দ্বারা একটি অবশিষ্টাংশ বিভাজনের ফলে ভাগফল হয়")

2. এস এ এস-এর অবশিষ্ট গণনার জন্য ডকুমেন্টেশন

Comments

+1 অবশ্যই কিছু পরিসংখ্যানবিদ ওপির প্রশ্নের শর্তাদি ব্যবহার করেছেন (এবং সর্বদা একই শব্দ ব্যবহার করে অন্যদের সাথে নিখুঁতভাবে ধারাবাহিকভাবে নয়)। আমি মনে করি আপনি যে পদগুলি ব্যবহার করছেন তা আরও সাধারণ হয়ে উঠছে তবে আমি পরিসংখ্যানবিদদের মধ্যে তুলনামূলকভাবে বিশ্বব্যাপী তাদের ব্যবহারের ভিত্তিতে অনুমান করতে পারি তার ভিত্তিতে আমি নিশ্চিত নই - উদাহরণস্বরূপ, প্রয়োজনীয়ভাবে সহায়তা করবেন না কারণ গড় পরিসংখ্যানবিদ সক্রিয়ভাবে হবে না প্রকাশনা। আপনি ঠিক থাকতে পারেন - তবে আমরা কিভাবে জানব? [আপনি যদি আবার সম্পাদনা করতে চান তবে আপনি শেষের "স্ট্যান্ডার্ডাইজড" প্রতিস্থাপন করতে পারেন "স্ট্যান্ডার্ডাইজড" দিয়ে]]

— গ্লেন_বি -রেইনস্টেট মনিকা

Answer 2

পুনঃ প্লট,

ওভারফিটিংয়ের মতো জিনিস রয়েছে তবে ওভারপ্লোটিং সত্যিই খুব বেশি ক্ষতি করতে পারে না, বিশেষত ডায়াগনস্টিক্সের পর্যায়ে। আপনার মানসম্মত সাধারণ সম্ভাবনার প্লটটি আপনার কিউকিউ-প্লটের পাশে আঘাত করতে পারে না। বিতরণের মাঝামাঝি মূল্যায়ন করা ভাল বলে মনে করি।

উত্তর: অবশিষ্টাংশ,

আমি খসড়া পর্যায়ে স্ট্যান্ডার্ডাইজড এবং স্টাডেন্টাইজড অবশিষ্টাংশগুলি উভয়ই চালিত করি এবং সাধারণত মানকৃতদের কোডিং করি। আমি জানি না যে অন্যান্য লোকেরা আসলে কী চালায়, কারণ ডায়াগনস্টিকগুলি সত্যই অনলাইনে খুঁজে পাওয়া যে প্রতিরূপ উপাদানগুলিতে কোড করে থাকে।

পুন: ডায়াগনস্টিকস,

vifhettest$R^2$