আরএসএল-এর এনটিএস-এর ফিটনেস কীভাবে পড়বেন?

Question

আমি এনএলএস () এর আউটপুট ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করছি। আমি এই পোস্টটি পড়েছি তবে এখনও সেরা ফিট কীভাবে চয়ন করব তা আমি বুঝতে পারি না। আমার ফিট থেকে আমার দুটি আউটপুট রয়েছে:

> summary(m)

  Formula: y ~ I(a * x^b)

  Parameters:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
  a 479.92903   62.96371   7.622 0.000618 ***
  b   0.27553    0.04534   6.077 0.001744 ** 
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

  Residual standard error: 120.1 on 5 degrees of freedom

  Number of iterations to convergence: 10 
  Achieved convergence tolerance: 6.315e-06 

এবং

> summary(m1)

  Formula: y ~ I(a * log(x))

  Parameters:
  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
  a   384.49      50.29   7.645 0.000261 ***
  ---
  Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

  Residual standard error: 297.4 on 6 degrees of freedom

  Number of iterations to convergence: 1 
  Achieved convergence tolerance: 1.280e-11

প্রথমটির দুটি প্যারামিটার এবং আরও ছোট অবশিষ্টাংশ রয়েছে। দ্বিতীয় কেবলমাত্র একটি প্যারামিটার তবে সবচেয়ে খারাপ রেসিডুয়াল ত্রুটি। সেরা ফিট কোনটি?

Comments

$x$

আমি আমার উত্তরটি মুছে দিয়েছি, যা ব্যবহার করার পরামর্শ দিয়েছে AIC, কারণ একটি মন্তব্য একটি বাধ্যতামূলক কেস তৈরি করেছে যে ফিটগুলি নির্বাচনের জন্য সাধারণত এআইসি প্রযোজ্য নয় nls। আমি সবসময় যান্ত্রিক জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে একটি ননলাইনার মডেলের জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করব, বিশেষত যদি ডেটা সেটটি আপনার মতো ছোট হয়।

— রোল্যান্ড

হুম। @ রোল্যান্ডের এখন মুছে দেওয়া উত্তরের মূল মন্তব্যকারী কি মন্তব্যটি পুনরায় পোস্ট করতে রাজি হবে? এটি এআইসি কেন উপযুক্ত হবে না তা তাত্ক্ষণিকভাবে আমার কাছে স্পষ্ট নয় ... (যদিও স্ট্যাটি.এসটিজ.সিচ / পিপারমেল / আর -হেল্প/২০১০- অগাস্ট / ২50০74৪২ এইচটিএমএল কিছু ইঙ্গিত দেয়) - এবং চূড়ান্ত নোট হিসাবে আপনি যদি 'একটি ক্ষমতা রূপান্তর চিহ্নিত করার চেষ্টা করছেন, আপনি বক্স-কক্সবাজার transformationss (চেষ্টা করতে পারে boxcoxমধ্যে MASSপ্যাকেজ)

— বেন Bolker

মডেলগুলি নির্বাচন করতে এআইসি ব্যবহার করা যেতে পারে।

Answer 1

তাদের তুলনা করার জন্য আপনি কেবল এফ পরীক্ষা এবং আনোভা ব্যবহার করতে পারেন। এখানে কিছু কোড রয়েছে।

> x <- 1:10
> y <- 2*x + 3                            
> yeps <- y + rnorm(length(y), sd = 0.01)
> 
> 
> m1=nls(yeps ~ a + b*x, start = list(a = 0.12345, b = 0.54321))
> summary(m1)

Formula: yeps ~ a + b * x

Parameters:
   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
a 2.9965562  0.0052838   567.1   <2e-16 ***
b 2.0016282  0.0008516  2350.6   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.007735 on 8 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 2 
Achieved convergence tolerance: 3.386e-09 

> 
> 
> m2=nls(yeps ~ a + b*x+c*I(x^5), start = list(a = 0.12345, b = 0.54321,c=10))
> summary(m2)

Formula: yeps ~ a + b * x + c * I(x^5)

Parameters:
   Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
a 3.003e+00  5.820e-03  516.010   <2e-16 ***
b 1.999e+00  1.364e-03 1466.004   <2e-16 ***
c 2.332e-07  1.236e-07    1.886    0.101    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.006733 on 7 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 2 
Achieved convergence tolerance: 1.300e-06 

> 
> anova(m1,m2)
Analysis of Variance Table

Model 1: yeps ~ a + b * x
Model 2: yeps ~ a + b * x + c * I(x^5)
  Res.Df Res.Sum Sq Df     Sum Sq F value Pr(>F)
1      8 0.00047860                             
2      7 0.00031735  1 0.00016124  3.5567 0.1013
>

Comments

ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য আরও তথ্য?

— স্ক্যান

দয়া করে প্রসারিত করুন। আমার ডেটাসেটের সাহায্যে আমি এফ মান এবং জনসংযোগ (> এফ) এর জন্য কোনও আউটপুট পাই না। আনোভা বিশ্লেষণ চালানোর বিন্দুটি কী? আমি কেবল মডেল নয় বিভাগগুলির তুলনা করার জন্য এটির সাথে ব্যবহার করছি familiar

— ব্যবহারকারী 3386170