问题标签 [goodness-of-fit]

为了简单起见，我将 500 个样本划分为 10,000 多行数据集。请将 X 和 y 复制并粘贴到您的 IDE 中。

X =

y =

初始化和培训：

交叉验证：

-0.3339677563815496（负R2？）

看它是否接近模型的真实 R2。我这样做了：

0.32642659661798396

这个 R2 对模型的拟合优度更有意义，看起来两个 R2 只是一个 +/- 符号开关，但事实并非如此。在我使用更大样本的模型中，R2 cross-val 为 -0.24，R2 test 为 0.18。而且，当我添加一个似乎有利于模型的功能时，R2 测试上升，R2 交叉验证下降

此外，如果您将 LogisticRegression 切换为 LinearRegression，R2 交叉验证现在为正，并且接近 R2 测试。是什么导致了这个问题？

我正在尝试使用dgof来自 R 的模块，在 Python 3 中通过rpy2.

我在 python 中使用它：

很有魅力（即我可以导入它，这本身就是一个巨大的胜利）。现在作为测试，我想从 API 文档中重现示例结果。

为了清楚起见，在纯 R 中，示例是（并且要清楚，这个函数不是stats::ks.test(rep(1, 3), ecdf(1:3))native dgof）：

这导致 p 值0.07407（要验证这一点，请单击此链接中的绿色“运行此代码”按钮）。注意：

在 Python 中，复制的示例是：

但在示例中，我找到的 p 值为0.517551. KS 统计量本身已正确计算。但是为什么模拟的 p 值不同呢？再次查看dgof链接中示例的输出，按一下Run this example，您将看到我所指的数字（上面转载）。

我想对广义双曲线分布进行 Kolmogor Smirnov 检验。我使用有关股票和“gyp”包的数据。我正在使用的代码是

Theta3 <- ghyp(lambda=-0.68, alpha.bar=0.36, mu=0.00003, sigma=-0.0084,gamma=0.02) ks.test(data1$MSFT, "pghyp", Theta3)

但我收到以下消息： ghypCheckPars(param) 中的错误：（列表）对象不能被强制输入“双”

请你帮助我好吗？

我创建了一个 μ 子衰减直方图，并希望找到 r^2 值并显示我绘制的最佳拟合曲线的函数。

我正在使用 scipy.stats expon.fit 函数来生成曲线，我将如何将生成的曲线显示为方程和相应的 r^2 值？

我试过谷歌这个问题。我发现的所有东西都用于散点图或 np.polyfit。我尝试过 print(P)，但它当然只是打印了有序对。

感谢您的帮助！

I am using different Goodness of fit tests for objects of class kppm. The goodness of fit tests in the attached code worked fine in version 1.59-0 of spatstat, but in the most recent version (1.61-0 and 1.61-0.019), there is an error related to rinterval.

The code with seeds to replicate the error is:

The error is:

This error appeared in version 1.59-0, but it was fixed by setting the rinterval from 0 to 0.25. In 1.61-0 version, I set the rinterval even shorter, but this error continues to appear.

dclf.test and mad.test work fine if I use 10 as the seed.

Thanks in advance.

我正在使用factor_analyzer模块在 python 中执行确认性因子分析。

我已经在 hi 和 low 中搜索了一种生成模型诊断的方法，例如近似的均方根误差、卡方、CFI 和 Tucker-Lewis 指数。我在数学上并不是特别倾向于 python 并且相对较新，但我大部分时间都能应付自如。

我知道 factor_analyzer 模块产生了许多不同的对象，理论上，这些对象允许我进行额外的计算，我发现这个文档为我提供了我需要的大部分公式。但是，我不知道要采取（或计算）什么来获得我需要的模型诊断。

CFA代码是

我没有收到任何错误，并且代码工作正常，给我带来了干净的负载，正如我对每个因素所期望的那样，但是我真的坚持获得我需要的额外统计数据。

如果有人可以帮助我，我真的很感激。

] 2

我想绘制回归线并计算回归系数。随之而来的是 R 平方/拟合优度。

我已经确定了曲线上的回归线并计算了该回归线的系数，但无法计算出它们的拟合优度。

请帮我解决这个问题。

代码计算回归系数并在图上绘制回归线。但我无法计算 R 平方/拟合优度。

还编写了拟合优度代码，但给出错误“TypeError：无法将类型'ndarray'转换为分子/分母”

该错误与“def确定系数部分”有关

我想问如何计算inf。包中的固定效应 logit 模型的标准，例如 AIC 等 bife。

基本summmary输出不包括 AIC，但是在查看时：Goodness-of-fit for fixed effect logit model using 'bife' package

计算了 AIC 标准。我怎么在我的摘要输出和对数似然中都没有它。

我试图使用gofpackage 中的函数进行样本外预测btergm。从测试集中计算一条precision-recall曲线的AUC值时，我得到的结果是1.012909，这在理论上似乎是不可能的。

我该如何解释结果，或者我做错了什么。谢谢！这是我的代码：

我想测试我使用 R 中的 stats4::mle 拟合的两个非嵌套模型中的哪一个使用 Vuong 和 Clarke 测试提供了更好的拟合。

• Vuong（计量经济学，1989 年）：https ://www.jstor.org/stable/1912557?seq=1#metadata_info_tab_contents
• 克拉克（政治分析，2007 年）：http ://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.102.4099&rep=rep1&type=pdf

这是我正在拟合的数据的一小部分，两个不同的模型（函数“w”不同）和相应的 mle()：