Запитання з тегом «modeling»

Мені хотілося б порівняти вибрані моделі з хребтом, ласо і еластичною сіткою. На рис. Нижче показані коефіцієнти шляхів з використанням усіх 3-х методів: конь (рис. А, альфа = 0), ласо (фіг. В; альфа = 1) і еластична сітка (фіг С; альфа = 0,5). Оптимальне рішення залежить від обраного значення лямбда, …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Я досліджував цілий ряд інструментів для прогнозування і виявив, що узагальнені моделі добавок (GAM) мають найбільший потенціал для цієї мети. Ігри чудові! Вони дозволяють задавати складні моделі дуже стисло. Однак ця сама лаконічність викликає у мене певну плутанину, зокрема, стосовно того, як GAM сприймають терміни взаємодії та коваріати. Розглянемо приклад …

12 r  modeling  gam  mgcv 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Вибачте заздалегідь, якщо будь-яка термінологія, яку я використовую, є невірною. Я вітаю будь-які виправлення. Якщо те, що я характеризую як "відсікання", має інше ім'я, дайте мені знати, і я можу оновити питання. Мене цікавить ситуація така: у вас є незалежні змінні і одна залежна змінна . Я залишу це розпливчастим, …

12 regression  modeling  survival  censoring 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

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 

Я шукаю, щоб моделювати деякі дані, але я не впевнений, який тип моделі я можу використовувати. У мене є дані про підрахунок, і я хочу, щоб модель дала параметричні оцінки як середнього, так і дисперсійного даних. Тобто, у мене є різні прогнозні чинники, і я хочу визначити, чи впливає який-небудь …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

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 

У мене є набір даних, який представляє експоненціальний розпад. Я хотів би помістити в ці дані експоненціальну функцію . Я спробував журнал перетворити змінну відповіді, а потім використовувати найменші квадрати, щоб підходити до рядка; використання узагальненої лінійної моделі з функцією зв’язку журналу та розподілом гами навколо змінної відповіді; і використовуючи …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

Чи може хто-небудь пояснити, чому ми використовуємо лінійні моделі журналу дуже просто? Я родом з інженерного походження, і це справді виявляється для мене важким предметом, тобто статистикою. Буду вдячний за відповідь.

12 modeling  log-linear 

Я шукаю модель між запасами енергії та погодою. У мене є ціна MWatt, куплена між країнами Європи, і багато цінності погоди (файли Grib). Кожні години протягом 5 років (2011-2015). Ціна / добу Це на день протягом одного року. Я маю це за годину протягом 5 років. Приклад погоди 3Dscatterplot, у …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Кожен, хто слідкує за бейсболом, ймовірно, чув про нестандартне виконання MVP типу Жозе Баутіста в Торонто. За чотири роки тому він забивав приблизно 15 домашніх пробіжок за сезон. Минулого року він потрапив до 54, кількість перевершила лише 12 гравців в історії бейсболу. У 2010 році йому виплатили 2,4 мільйона, і …

11 r  regression  modeling 

Джошуа Епштейн написав документ під назвою "Чому модель?" доступний на веб- сайті http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf, в якому наведено 16 причин: Поясніть (дуже відрізняється від передбачення) Збір даних керівництва Світлова динаміка основи Запропонуйте динамічні аналогії Відкрийте для себе нові запитання Пропагуйте наукову звичку розуму Зв'язані (дужки) результати до правдоподібних діапазонів Освітлити основні невизначеності. …

11 modeling 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

У мене є запитання, натхнені нещодавним скандалом з призовом на роботу в Амазонії, де їх звинувачували в дискримінації жінок у процесі прийняття на роботу. Більше інформації тут : Фахівці з машинного навчання Amazon.com Inc виявили велику проблему: їх новий рекрутинг не сподобався жінкам. Команда будувала комп’ютерні програми з 2014 року …

10 predictive-models  modeling  model