«curve-fitting» etiketlenmiş sorular

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Belirli bir şekilde sıralanmamış bir veri kümesine sahibim, ancak açıkça çizildiğinde iki farklı eğilime sahiptir. İki seri arasındaki net ayrım nedeniyle basit bir doğrusal regresyon burada yeterli olmaz. İki bağımsız doğrusal trend çizgisini elde etmenin basit bir yolu var mı? Kayıt için Python kullanıyorum ve makine öğrenimi de dahil olmak …

34 time-series  python  curve-fitting 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Öncelikle, istatistikçi değilim. Ancak doktora için istatistiksel ağ analizi yapıyorum. Ağ analizinin bir parçası olarak, ağ derecelerinin Tamamlayıcı Birikimli Dağılım Fonksiyonunu (CCDF) çizdim. Bulduğum şey, geleneksel ağ dağıtımlarından farklı olarak (örneğin WWW), dağıtımın en iyi şekilde lognormal bir dağılıma uymasıydı. Ben bunu bir güç yasasına uymaya çalıştım ve Clauset ve …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

EDIT: Bu soru şişirildiği için bir özet: aynı karma istatistiklere sahip (anlamlı, ortalama, orta derece ve ilişkili dağılımları ve gerileme) farklı anlamlı ve yorumlanabilir veri kümeleri bulmak. Anscombe dörtlüsü (bkz . Yüksek boyutlu verileri görselleştirme amacı? ), Aynı marjinal ortalama / standart sapma (dört ve dört , ayrı ayrı) ve …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

Aşağıdaki alıntı, sürekli olarak başarılı bir riskten korunma fonu yöneticisi Jaffray Woodriff ile yapılan röportajdan Schwager'in Hedge Fonu Market Wizzards'dan (Mayıs 2012) alınmıştır: "Veri madenciliğinde insanların en büyük hatalarından bazıları neler?" Pek çok insan, eğitim için örnek veriyi ve test için örnek veriyi kullandıkları için iyi olduklarını düşünüyor. Daha sonra …

21 data-mining  curve-fitting  out-of-sample 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Bu, Google için diğer bazı şeyler kadar kolay değil, açıkçası, kategorik değişkenleri tahmin etmek için regresyon kullanmak anlamında lojistik regresyondan bahsetmiyorum. Verilen veri noktalarına bir lojistik büyüme eğrisi yerleştirmekten bahsediyorum. Spesifik olarak, , 1958'den 2012'ye kadar verilen bir yıl ve y , x yılının Kasım ayında tahmini küresel CO2 ppm'dir …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

Bağlam: Matematik Yığın Değişimi (Bir program oluşturabilir miyim) ile ilgili bir sorudan , birisinin bir dizi noktası vardır ve bu eğriye doğrusal, üstel veya logaritmik bir eğri sığdırmak ister. Genel yöntem, bunlardan birini (modeli belirten) seçerek başlamak ve daha sonra istatistiksel hesaplamalar yapmaktır.x - yx-yx-y Ancak asıl istenen, doğrusal, üstel …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

Herkes bana regresyon analizi ve eğri uydurma (doğrusal ve doğrusal olmayan) arasındaki gerçek farkları mümkünse bir örnekle açıklayabilir mi? Hem iki değişken (bağımsız veya bağımlı) arasında bir ilişki bulmaya çalışıyor, hem de önerilen modellerle ilişkili parametreyi (veya katsayıyı) belirlemeye çalışıyor. Örneğin, aşağıdaki gibi bir veri kümem varsa: Y = [1.000 …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

Diyelim ki bazı verilerim var ve sonra verileri bir modelle (doğrusal olmayan regresyon) sığdırıyorum. Sonra R-karesini ( ) hesaplıyorum .R2R2R^2 R kare negatif olduğunda, bu ne anlama geliyor? Bu, modelimin kötü olduğu anlamına mı geliyor? aralığının [-1,1] olabileceğini biliyorum . Ne zaman ortalama bunu da ne, 0 mı?R 2R2R2R^2R2R2R^2

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

Viral kopyalar ve genom kapsama alanı (GCC) arasındaki ilişkiyi gösteren bir figür oluşturmaya çalışıyorum. Verilerim şöyle görünüyor: İlk başta, doğrusal bir gerileme planladım, ancak amirlerim bunun yanlış olduğunu ve sigmoidal bir eğri denememi söylediler. Bu yüzden geom_smooth kullanarak bunu yaptım: library(scales) ggplot(scatter_plot_new, aes(x = Copies_per_uL, y = Genome_cov, colour = …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

İstatistiklerde çok iyi değilim, bu basit bir soru ise özür dilerim. Bazı verilere bir eğri uydurma ediyorum ve bazen benim verilerini en uygun biçimde olumsuz üssünü ve bazen uyum yakın olan bir * e ( - b * x 2 ) + c . Ancak, bazen her ikisi de başarısız …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Belirli bir veri kümesinin bölümlerini en uygun farklı eğrilere ayırmak için belgelenmiş algoritmalar var mı? Örneğin, bu veri grafiğine bakan çoğu insan bunu kolayca 3 parçaya böler: sinüzoidal segment, doğrusal segment ve ters üstel segment. Aslında, bu özel bir sinüs dalgası, bir çizgi ve basit bir üstel formülü ile yaptım. …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

Emekli bir araştırmacı tarafından teslim edilen mevcut bir tahmin algoritmasını yeniden oluşturmaya çalışıyorum. İlk adım, gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılacak bir şekil ve ölçek elde etmek için gözlemlenen bazı verileri bir Weibull dağılımına sığdırmaktır. Bunu yapmak için R kullanıyorum. İşte benim kod bir örnek: x<-c(23,19,37,38,40,36,172,48,113,90,54,104,90,54,157,51,77,78,144,34,29,45,16,15,37,218,170,44,121) f<-fitdistr(x, 'weibull') Giriş dizisinde …

14 distributions  curve-fitting