Запитання з тегом «modeling»

Я взяв курс машинного навчання в коледжі. В одній із цитат було задано це питання. Модель 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Модель 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Яка з перерахованих моделей краще відповідатиме даним? (припустимо, дані можна моделювати за допомогою лінійної …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

Чи може хтось допомогти мені зрозуміти моделі з фіксованим / випадковим ефектом? Ви можете або пояснити по-своєму, якщо ви засвоїли ці поняття, або направити мене до ресурсу (книги, конспектів, веб-сайту) з конкретною адресою (номер сторінки, розділ тощо), щоб я міг їх вивчити без будь-якої плутанини. Чи це правда: "Ми маємо …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

Нещодавно випадкові перегляди питань викликали пам’ять про невмілий коментар одного з моїх професорів кілька років тому попереджаючи про використання коефіцієнтів у регресійних моделях. Тож я почав читати це, ведучи врешті до Kronmal 1993. Я хочу переконатися, що я правильно інтерпретую його пропозиції щодо моделювання цих. Для моделі з співвідношенням з …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

База даних (населення, площа, форма) може бути використана для відображення щільності населення шляхом призначення постійної величини населення / площі для кожної форми (що є полігоном, таким як блок перепису, урочище, округ, штат тощо). Однак населення, як правило, не розподілено рівномірно у межах своїх полігонів. Дасиметричне відображення - це процес уточнення …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Читаючи про методи та результати статистичного аналізу, особливо в епідеміології, я дуже часто чую про коригування або контроль моделей. Як би ви пояснили нестатистці мету цього? Як ви інтерпретуєте результати після контролю певної змінної? Невелике проходження в Stata або R або вказівник на один Інтернет - справжня дорогоцінний камінь.

14 regression  modeling  epidemiology 

Це питання стосовно практики чи методу, за яким дотримуються деякі мої колеги. Створюючи логістичну регресійну модель, я бачив, як люди замінюють категоричні змінні (або суцільні змінні, котрі поширюються) на відповідну Вагу доказів (WoE). Це нібито робиться для встановлення монотонного зв'язку між регресором та залежною змінною. Наскільки я розумію, щойно модель …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Я читав лінійні моделі підручника Faraway з R (1-е видання) минулих вихідних. Далекий розділ мав назву "Статистична стратегія та невизначеність моделі". Він описав (стр 158) , що він штучно створений деякі дані , використовуючи дуже складну модель, то він попросив своїх студентів моделювати дані і порівняти студентів передбачені результати проти …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

Я раніше про це запитував і справді боровся з визначенням того, що робить параметр моделі, а що робить його прихованою змінною. Отож, дивлячись на різні теми на цій темі на цьому сайті, головна відмінність виглядає так: Латентні змінні не спостерігаються, але мають пов'язаний з ними розподіл ймовірностей, оскільки вони є …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Я порівняно новачок у статистиці і буду вдячний допомогти зрозуміти це краще. У моєму полі є поширена модель форми: Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Коли люди підходять моделі до даних, вони зазвичай лінеаризують її та відповідають наступному log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon Чи це добре? Я десь читав, що …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

Скажімо, у мене є проблема вибору моделі, і я намагаюся використовувати AIC або BIC для оцінки моделей. Це зрозуміло для моделей, які мають деяку кількість реальних значень параметрів.кkk Однак що робити, якщо одна з наших моделей (наприклад, модель Маллоуса ) має перестановку, плюс деякі реально оцінені параметри, а не просто …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Я шукаю поради та коментарі, які стосуються аналізу співвідношень та ставок. У галузі, в якій я працюю, аналіз співвідношень, зокрема, широко поширений, але я прочитав декілька робіт, які дозволяють припустити, що це може бути проблематичним, я думаю про: Кронмаль, Річард А. 1993. Помилкова кореляція та помилковість стандарту відношення переглянуто. Журнал …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

Я використовую модель структурних рівнянь (SEM) в Амосі 18. Я шукав 100 учасників свого експерименту (використовувався вільно), що, напевно, було недостатньо для проведення успішної SEM. Мені неодноразово говорили, що SEM (поряд з EFA, CFA) є "великою вибірковою" статистичною процедурою. Коротше кажучи, я не домігся до 100 учасників (який сюрприз!), І …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

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 

Це досить загальне питання: Я, як правило, виявив, що використання декількох різних моделей випереджає одну модель, намагаючись передбачити часовий ряд із зразка. Чи є якісь хороші документи, які демонструють, що комбінація моделей перевершить одну модель? Чи є найкращі практики поєднання кількох моделей? Деякі посилання: Хуей Зуа, Юйонг Ян "Поєднання моделей …

13 time-series  modeling  model-comparison 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption