Статистика та великі дані

У мене є часовий ряд, який я намагаюся прогнозувати, для якого я використав сезонну модель ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Він відрізняється від того, що R запропонувало з auto.arima (R, розраховане ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12], було б краще, я назвав це придатним1). Однак, за останні 12 місяців моєї часової …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Я використовую стандартну модель GARCH: rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} У мене різні оцінки коефіцієнтів, і мені потрібно їх інтерпретувати. Тому я цікавлюсь приємною інтерпретацією, так що собою являють γ0γ0\gamma_0 , γ1γ1\gamma_1 і δ1δ1\delta_1 ? Я бачу, що γ0γ0\gamma_0 - це щось на зразок постійної …

15 interpretation  garch 

Нещодавно я отримав таке питання електронною поштою. Я опублікую відповідь нижче, але мені було цікаво почути, що думають інші. Ви б назвали логістичну регресію непараметричним тестом? Я розумію, що просто маркування тесту непараметричного, оскільки його дані зазвичай не розподіляються, є недостатнім. Це більше стосується браку припущень. Логістична регресія має припущення.

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

У мене дані - це значення регресійного нахилу y ~ часу, стандартна помилка, n значення та значення ap для певного виду у двох різних областях. Я хочу перевірити, чи суттєво відрізняється нахил регресії для однієї області від нахилу регресії для іншої області - чи можливо це за таких даних? Хтось …

15 r  regression  statistical-significance 

Зараз я працюю над регресійною моделлю, де я маю лише категоричні / факторні змінні як незалежні змінні. Моя залежна змінна - коефіцієнт перетвореного logit. Досить просто просто запустити нормальну регресію в R, оскільки R автоматично знає, як кодувати манекени, як тільки вони стають типу "фактор". Однак цей тип кодування також …

15 r  regression  categorical-data  categorical-encoding 

Мені було цікаво, чи може хтось пояснити різницю між врівноваженою точністю, яка є b_acc = (sensitivity + specificity)/2 та оцінка f1, яка становить: f1 = 2*precision*recall/(precision + recall)

15 unbalanced-classes 

Я не надто великий у статистиці, тому вибачте, якщо це спрощене питання. Я підгонка кривого деяких даних, і іноді мої дані найкраще підходить негативний експоненту у вигляді * е ( - Ь * х ) + з , а іноді підходить ближче до з * е ( - Ь * …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Я бачив різні показники помилок, що використовуються в змаганнях Kaggle: середньоквадратичний, середній-квадратний, AUC серед інших. Яке загальне правило щодо вибору метрики помилок, тобто як ви можете знати, який показник помилки використовувати для даної проблеми? Чи є вказівки?

15 machine-learning  classification  error 

Я намагаюся знайти локальні максимуми для функції щільності ймовірності (знайденої за допомогою densityметоду R ). Я не можу простий метод "озирнутися навколо сусідів" (де можна оглянути точку, щоб побачити, чи це локальний максимум щодо своїх сусідів), оскільки є великий об'єм даних. Крім того, здається більш ефективним і загальним використовувати щось …

15 r  pdf  splines  maximum 

Читаючи примітки Блейка Майстра про лекцію Пітера Тіля про стартові компанії, я натрапив на цю метафору межі технології: Зобразіть світ, як його охоплюють ставки, озера та океани. Ти в човні, у воді. Але це надзвичайно туманно, тому ви не знаєте, наскільки далеко до іншої сторони. Ви не знаєте, чи знаходитесь …

15 distributions  queueing  interarrival-time 

У книзі Стівена Пінкера « Кращі ангели нашої природи» він зазначає це Ймовірність - питання перспективи. Якщо розглядатись з достатньо близькою відстані, окремі події мають визначальні причини. Навіть гортання монети можна передбачити з початкових умов і законів фізики, і досвідчений фокусник може використовувати ці закони щоразу, щоб кидати голови. Однак, …

15 probability  central-limit-theorem  intuition 

Які переваги кривих ROC? Наприклад, я класифікую деякі зображення, що є проблемою бінарної класифікації. Я вилучив близько 500 функцій і застосував алгоритм вибору функцій для вибору набору функцій, потім застосував SVM для класифікації. Як у цьому випадку я можу отримати криву ROC? Чи слід змінювати порогові значення мого алгоритму вибору …

15 machine-learning  roc 

Я знаю, що для кожної пари класів характеристик значення статистики чи-квадрата обчислюється і порівнюється з пороговою кількістю. Я хоч трохи розгублений. Якщо є особливості та k класи, як можна побудувати таблицю непередбачених ситуацій? Як можна вирішити, які функції зберігати, а які - видалити?ммmккk Будь-яке уточнення буде дуже вдячно. Спасибі заздалегідь

15 chi-squared  feature-selection 

Мені знайоме використання декількох лінійних регресій для створення моделей різних змінних. Однак мені було цікаво, якщо регресійні тести колись використовуються для того, щоб робити якісь основні перевірки гіпотез. Якщо так, як би виглядали ці сценарії / гіпотези?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

У мене є маса (приблизно 1000) оцінок, і всі вони повинні бути оцінками довготривалої еластичності. Трохи більше половини з них оцінюється за допомогою методу A, а решта - за допомогою методу B. Десь я прочитав щось на кшталт "Я думаю, що метод B оцінює щось зовсім інше, ніж метод А, …

15 mean  outliers  robust  references