İstatistikler ve Büyük Veri

Doğrusal bir modelde bağımsız değişken olarak bir şey (örneğin, emzirme haftaları) yapmak için harcanan zamanı dahil etmek istiyorum. Bununla birlikte, bazı gözlemler davranışla hiç ilgilenmez. Onları 0 olarak kodlamak gerçekten doğru değildir, çünkü 0 niteliksel olarak> 0'dan herhangi bir değerden farklıdır (yani emzirmeyen kadınlar, çok uzun süre yapmayanlar bile, kadınlardan …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Pr ( X> x )Pr(X>x)\Pr(X>x)

14 self-study 

Bana veri verildi x = c(21,34,6,47,10,49,23,32,12,16,29,49,28,8,57,9,31,10,21,26,31,52,21,8,18,5,18,26,27,26,32,2,59,58,19,14,16,9,23,28,34,70,69,54,39,9,21,54,26) y = c(47,76,33,78,62,78,33,64,83,67,61,85,46,53,55,71,59,41,82,56,39,89,31,43,29,55, 81,82,82,85,59,74,80,88,29,58,71,60,86,91,72,89,80,84,54,71,75,84,79) Kalıntıları nasıl elde edebilirim ve nasıl çizebilirim ? Ve artıkların yaklaşık normal olup olmadığını nasıl test edebilirim?xxx denklemini aldığım için orijinal doğrusal uyumu doğru şekilde yapıp yapmadığımdan emin değilim ama ders notları doğrusal regresyon çizgisinin biçiminde olması gerektiğini söylüyor .y …

14 r  regression 

Kuantil regresyon kullanıyorum (örneğin R aracılığıyla gbmveya quantregR ile) - medyana odaklanmak yerine üst kuantile (örneğin 75.) odaklanmak. Tahminli bir modelleme geçmişinden geldiğimde, modelin bir test setine ne kadar iyi uyduğunu ölçmek ve bunu bir işletme kullanıcısına açıklayabilmek istiyorum. Benim sorum nasıl? Sürekli hedefli tipik bir ortamda aşağıdakileri yapabilirim: Genel …

14 regression  data-mining  predictive-models  quantile-regression 

Sırt regresyonunu çalıştırırken, karşılık gelen katsayılardan daha büyük olan katsayıları en küçük kareler altında nasıl yorumluyorsunuz (belirli değerleri için )? Sırt regresyonunun monoton olarak küçülen katsayıları olması gerekmez mi?λλ\lambda İlgili bir notta, sırt gerilemesi sırasında işareti değişen bir katsayı nasıl yorumlanır (yani sırt izi, bir sırt izi grafiğinde negatiften pozitife …

14 interpretation  regression-coefficients  ridge-regression 

Aşağıdaki işlemi kullanarak rastgele bir orman oluşturmak istiyorum: Bölmeleri belirlemek için bilgi kazancı kullanarak rastgele veri ve özellik örnekleri üzerinde bir ağaç oluşturun Bir yaprak düğümünü önceden tanımlanmış bir derinliği aşarsa YA DA herhangi bir ayrım, önceden tanımlanmış minimum değerden daha az bir yaprak sayısıyla sonuçlanır Her ağaç için bir …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

Benim gibi bir veri setim var +--------+------+-------------------+ | income | year | use | +--------+------+-------------------+ | 46328 | 1989 | COMMERCIAL EXEMPT | | 75469 | 1998 | CONDOMINIUM | | 49250 | 1950 | SINGLE FAMILY | | 82354 | 2001 | SINGLE FAMILY | | 88281 | 1985 …

14 categorical-data  svm  mixed-type-data 

Bu sorunu bir yıldan fazla bir süredir fazla ilerleme olmadan çözmeye çalışıyorum. Yaptığım araştırma projesinin bir parçası, ama oluşturduğum bir hikaye örneğiyle göstereceğim, çünkü sorunun asıl alanı biraz kafa karıştırıcı (göz izleme). Siz okyanusun içinden geçen bir düşman gemisini takip eden bir uçansınız, bu yüzden geminin bir dizi (x, y, …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Güzel bir blog yazısı ve bağlantılı makaleleri takip ederek Bayes değişken seçimi ile oynayabileceğimi düşündüm . Ben yazdım programı içinde rjags (Oldukça çaylak değilim) ve getirilen fiyat verilerinin onun getirilerini (örneğin paladyum fiyatları) ve yüksek oranda SP500 gibi (korelasyon gereken başka şeyleri açıklamak olası değildir bazı şeylerle birlikte, Exxon Mobil …

14 regression  bayesian  multiple-regression  feature-selection  jags 

Bazı çalışmaların, tahmin modellerinin performansının, yöntem seçiminden ziyade seçilen yöntemle veri analistinin uzmanlığına bağlı olduğunu gösterdiğine dair bir söylenti ile karşılaştım. Başka bir deyişle iddia, veri analistinin seçilen yönteme aşina olmasının, yöntemin problem için daha uygun bir teorik açıdan ne kadar "uygun" görüneceğinden daha önemli olduğudur. Bu, tipik olarak birçok …

14 predictive-models  method-comparison 

Diyelim ki iki boyutlu uzayda noktalarımız var ve niteliklerinin niteliği üzerindeki etkilerini ölçmek istiyoruz . Tipik doğrusal regresyon modeli elbette y y = X β + ϵXXXyyyy= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Burada iki sorun vardır: Birincisi, terimlerinin mekansal olarak ilişkili olabilmesidir (bağımsız ve özdeş hata varsayımını ihlal ederek) ve …

14 econometrics  spatial 

Kevin Murphy'nin " Makine Öğrenmesi - Olasılıklı Bir Bakış Açısı " kitabından Sık İstatistikler bölümünü okuyorum . Bootstrap bölümü şu şekildedir: Bootstrap, örnekleme dağılımını yaklaşık olarak tahmin etmek için basit bir Monte Carlo tekniğidir. Bu özellikle tahmin edicinin gerçek parametrelerin karmaşık bir fonksiyonu olduğu durumlarda kullanışlıdır. Fikir basit. Biz gerçek …

14 bootstrap  frequentist 

Finansal ekonometri araştırmalarında, günlük veriler biçimindeki finansal zaman serileri arasındaki ilişkilerin araştırılması çok yaygındır . Değişken genellikle log farkı alınarak yapılır ; .ln ( P t ) - ln ( P t - 1 )I(0)I(0)I(0)ln(Pt)−ln(Pt−1)ln⁡(Pt)−ln⁡(Pt−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) Ancak günlük veriler, her hafta veri noktası olduğu ve Cumartesi ve Pazar günlerinin eksik olduğu …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu , Çapraz Doğrulanmış için konuyla ilgili olacak şekilde güncelleyin . 2 yıl önce kapalı . Bir bağımsız değişken, bir bağımlı değişken ve bir kategorik değişken içeren oldukça basit bir veri kümem var. Ben …

14 r  regression  bayesian  anova  inference 

Ayrılmak-out-out yöntemini kullanarak çapraz doğrulama yapıyorum. İkili bir yanıt var ve R ve cv.glm işlevi için önyükleme paketi kullanıyorum . Benim sorunum bu fonksiyonun "maliyet" kısmını tam olarak anlamıyorum. Anlayabildiğim kadarıyla bu, tahmini bir değerin 1 mi yoksa 0 mı, yani sınıflandırma için eşik değer olarak mı sınıflandırılması gerektiğine karar …

14 r  cross-validation