«aic» etiketlenmiş sorular

Bu soru / konu bir meslektaşı ile bir tartışma geldi ve ben bu konuda bazı fikirler arıyordum: Bazı verileri rastgele etkiler lojistik regresyonu, daha kesin olarak rastgele bir kesme lojistik regresyonu kullanarak modelleniyorum. Sabit etkiler için ilgi çekici ve dikkate alınan 9 değişkenim var. Önemli değişkenleri bulmak ve “en iyi” …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Ben böyle modeller var: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- …

10 r  mixed-model  aic 

En iyi modeli veya modelleri seçmek için AIC'yi kullanarak karışık model analizimi nasıl yürüteceğime dair literatürü araştırmaya çalıştıktan sonra bunalmış hissediyorum. Verilerimin bu kadar karmaşık olduğunu düşünmüyorum, ancak yaptığımın doğru olduğunu doğrulamak için arıyorum ve sonra nasıl ilerleyeceğiniz konusunda tavsiyede bulunuyorum. Lme veya lmer kullanmam gerekip gerekmediğinden emin değilim ve …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

ARMA-GARCH gibi zaman serisi modellerinde, modelin uygun gecikmesini veya sırasını seçmek için AIC, BIC, SIC vb. Gibi farklı bilgi kriteri kullanılır. Sorum çok basit, neden kullanmıyoruz ayarlanmış R2R2R^2uygun modeli seçmek için? Ayarlanmış daha yüksek değere yol açan modeli seçebilirizR2R2R^2. Çünkü ikisi de ayarlandıR2R2R^2 ve modeldeki ek regresörler için bilgi kriteri …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

Lojistik modeller için gördüğüm tipik AIC değerleri binlerce, en az yüzlerce. örneğin http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ adresinde AIC 727,39'dur. Her zaman AIC'nin sadece modelleri karşılaştırmak için kullanılması gerektiği söylenirken, belirli bir AIC değerinin ne anlama geldiğini anlamak istedim. Formüle göre A IC= - 2 günlük( L ) + 2 KAIC=−2log⁡(L)+2KAIC= -2 \log(L)+ 2K …

9 regression  model-selection  aic  accuracy 

Bunun cevabı yaptığı yorumda sorusuna , bu modelin seçiminde AIC kullanılarak 0.154 bir p-değeri kullanılarak eşdeğer olduğu belirtildi. Ben tam bir şartname değişkenleri dışarı atmak için bir "geriye" alt küme seçim algoritması kullanılan R, denedim. Birincisi, en yüksek p-değerine sahip değişkeni sırayla dışarı atarak ve tüm p-değerleri 0.154'ün altında olduğunda …

9 model-selection  p-value  aic 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

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