Запитання з тегом «model-selection»

З моїх результатів виходить, що GLM Gamma відповідає більшості припущень, але чи варто вдосконалення щодо LM-трансформованого LM? Більшість літератури я знайшов угоди з пуассонськими або біноміальними GLM. Стаття ОЦІНКА УЗАГАЛЬНЕНОЇ ЛІНІЙНОЇ МОДЕЛЬНОЇ МОДЕЛІ, ВИКОРИСТОВУЮЧИМ РАНДОМІЗАЦІЮ, дуже корисна, але в ній відсутні фактичні сюжети, які використовуються для прийняття рішення. Сподіваюся, хтось …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Я роблю деякі прогнози в R, використовуючи пакет прогнозу Роб Хандман . Папір, що належить до упаковки, можна знайти тут . У роботі, після пояснення алгоритмів автоматичного прогнозування, автори реалізують алгоритми на тому ж наборі даних. Однак, оцінивши як експоненціальне згладжування, так і модель ARIMA, вони роблять заяву, яку я …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Якби мені було цікаво пристосовувати двосторонні взаємодії між лінійною пояснювальною змінною та іншою пояснювальною змінною яка має квадратичний зв'язок із залежною змінною , я повинен би включати як взаємодію з квадратичною складовою, так і взаємодію з лінійною компонент в моделі? Напр .: У свою чергу будуючи на моїй попередній темі: …

13 r  regression  model-selection 

Я виконую модель регресії Пуассона з 1 змінною відгуку та 6 коваріатами. Вибір моделі з використанням AIC призводить до моделі з усіма коваріатами, а також 6 термінами взаємодії. Однак BIC приводить до моделі, що має лише 2 коваріати та відсутні умови взаємодії. Чи можливо, що два критерії, які дуже схожі, …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Тож я розумію, що вибір змінних є частиною вибору моделі. Але з чого саме складається вибір моделі? Це більше ніж наступне: 1) виберіть дистрибутив для вашої моделі 2) вибрати пояснювальні змінні,? Я запитую це, тому що я читаю статтю Burnham & Anderson: AIC vs BIC, де вони говорять про AIC …

12 feature-selection  model-selection  aic  bic 

Я розглядаю великий (але кінцевий) простір моделей різної складності, які я досліджую за допомогою RJMCMC . Попередній вектор параметрів для кожної моделі є досить інформативним. У яких випадках (якщо такі є) я повинен турбуватися через парадокс Джеффріс-Ліндлі, який надає перевагу більш простим моделям, коли одна з більш складних моделей буде …

12 bayesian  model-selection  mcmc  prior  improper-prior 

У літературі обидва терміни часто вживаються синонімічно або переплітаються. Зараз я намагаюся знайти чітке розмежування обох термінів. З моєї точки зору, гіпотеза зазвичай виражається за допомогою моделі. Тож навіть якщо ми перевіряємо гіпотезу нуля проти альтернативи, з моєї точки зору ми робимо вибір моделі. Чи може хтось дати мені інтуїтивну …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

У PRML-книзі Бішопа він говорить, що надмірне оснащення - це проблема з максимальною оцінкою ймовірності (MLE), і Байєсій може цього уникнути. Але я думаю, що перевиконання - це проблема більше не щодо вибору моделі, а не щодо методу оцінки параметрів. Тобто, припустимо, у мене є набір даних , який генерується …

12 bayesian  model-selection  overfitting 

AIC визначається як , де - оцінювач максимальної ймовірності, а - розмірність простору параметрів. Для оцінки зазвичай нехтують постійним коефіцієнтом щільності. Це фактор, який не залежить від параметрів, щоб спростити ймовірність. З іншого боку, цей фактор є дуже важливим для розрахунку АПК, враховуючи, що при порівнянні невкладених моделей цей коефіцієнт …

12 model-selection  aic  nested-models 

Я хочу використати інформаційний критерій Akaike (AIC), щоб вибрати відповідну кількість факторів для вилучення в PCA. Єдине питання полягає в тому, що я не впевнений, як визначити кількість параметрів. Розглянемо матрицю , де представляє кількість змінних, а кількість спостережень, таких що . Оскільки матриця коваріації симетрична, то при максимальній оцінці …

12 pca  model-selection 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

В даний час я використовую аналіз основних компонентів для вибору змінних, які використовуватимуться при моделюванні. На даний момент я роблю вимірювання A, B і C у своїх експериментах. Що я дійсно хочу знати: чи можу я зробити менше вимірювань і припинити запис C і або B, щоб заощадити час і …

12 regression  pca  model-selection 

Скажімо, - лінійна функція і манекен . Моя гіпотеза полягає в тому, що само по собі , як гедоністичні індексу вектора інших змінних, . У мене є підтримка цього в з (тобто , , ..., ) на . Чи є можливість перевірити еквівалентність цих двох моделей:ууyххxггdггdZZZМА НО VАМАNОVАMANOVAZZZz1z1z_1z2z2z_2zнzнz_nггd Модель 1:у= …

12 r  hypothesis-testing  regression  model-selection 

Я б хотів поставити це питання у двох частинах. Обидва стосуються узагальненої лінійної моделі, але перша стосується вибору моделі, а друга стосується регуляризації. Передумови: я використовую GLM (лінійні, логістичні, гамма-регресії) моделі як для прогнозування, так і для опису. Коли я маю на увазі " нормальні речі, що робиться з регресією …

12 regression  model-selection  regularization 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling