Запитання з тегом «aggregation»

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Як би ви отримали погодинний засіб для декількох стовпців даних за щоденний період та показували результати для дванадцяти "хостів" в одному графіку? Тобто, я хотів би накреслити, як виглядає 24-годинний період, на тижні даних. Можливою метою буде порівняння двох наборів цих даних до та після вибірки. dates Host CPUIOWait CPUUser …

15 r  time-series  aggregation 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Іноді мені потрібно отримати лише перший рядок набору даних, згрупований за ідентифікатором, як при пошуку віку та статі, коли на кожного людини …

14 r  dataset  aggregation  plyr 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

У мене є інформація про розподіл антропометричних розмірів (як плечовий проміжок) для дітей різного віку. Для кожного віку та розміру я маю середнє стандартне відхилення. (У мене також є вісім квантилів, але я не думаю, що я зможу отримати від них те, що хочу.) Для кожного виміру я хотів би …

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

Якщо ви можете виміряти часовий ряд спостережень на будь-якому рівні точності в часі, і ваша мета дослідження - виявити взаємозв'язок між X і Y, чи є емпіричне обґрунтування вибору конкретного рівня агрегації над іншим, чи слід вибір слід приймати просто на основі теорії та / або практичних обмежень? Я маю …

13 time-series  aggregation  disaggregation 

Якщо у нас довгий часовий ряд із високою роздільною здатністю, з великим рівнем шуму, часто має сенс агрегувати дані до нижчої роздільної здатності (скажімо, щоденних до місячних значень), щоб краще зрозуміти, що відбувається, ефективно видаляючи деякі шум. Я бачив принаймні один документ, який потім застосовує деякі статистичні дані до агрегованих …

12 time-series  aggregation 

Я використовую модель OLS з постійною змінною індексу активів як DV. Мої дані агрегуються з трьох подібних спільнот у тісній географічній близькості. Незважаючи на це, я вважав важливим використовувати спільноту як контрольну змінну. Як виявляється, спільнота є значною на рівні 1% (t-бал -4,52). Спільнота - це номінальна / категоріальна змінна, …

11 regression  categorical-data  stata  multiple-regression  aggregation 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я хочу обчислити підсумок змінної у data.frame для кожної унікальної комбінації факторів у data.frame. Чи варто використовувати для цього plyr? Я все …

11 r  categorical-data  aggregation  plyr 

Здається, Scikit використовує ймовірнісне прогнозування замість більшості голосів для методики моделювання агрегації без пояснення того, чому (1.9.2.1. Випадкові ліси). Чи є чітке пояснення чому? Далі є хороша стаття чи огляд статей для різних методів агрегації моделей, які можна використовувати для випадкового розпалювання лісу? Дякую!

10 random-forest  python  scikit-learn  aggregation  bagging 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction