Perguntas com a marcação «sem»

Modelagem de Equações Estruturais é uma técnica multivariada. Baseia-se na formulação de um conjunto de relações lineares entre variáveis, algumas das quais podem ser latentes, e na estimativa de todo o sistema, tipicamente analisando a matriz de covariância das variáveis ​​observadas.

27
Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data =...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
12
Critérios para selecionar o melhor modelo em um Modelo Markov Oculto

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......

r aic hidden-markov-model bic spss manova time-series r lme4-nlme regression modeling negative-binomial bayesian bugs state-space-models hypothesis-testing data-transformation factor-analysis sem
11
Como interpreto a saída lavaan?

Estou tentando a análise fatorial confirmatória (CFA) usando lavaan. Estou tendo dificuldade para interpretar a saída produzida por lavaan. Eu tenho um modelo simples - quatro fatores, cada um suportado por itens dos dados coletados da pesquisa. Os fatores estão alinhados com o que é medido pelos...

r sem confirmatory-factor lavaan
10
Ajuda com a modelagem SEM (OpenMx, polycor)

Estou com muitos problemas com um conjunto de dados ao qual estou tentando aplicar o SEM. Supomos a existência de 5 fatores latentes A, B, C, D, E, com indicadores resp. A1 a A5 (fatores ordenados), B1 a B3 (quantitativo), C1, D1, E1 (todos os três últimos fatores ordenados, com apenas 2 níveis...

r modeling multiple-regression sem