«interpretation» etiketlenmiş sorular

Tahmin veya tahminle değil, yalnızca model parametrelerini tahmin etmek (ve yorumlamak) ile ilgileniyorsak, düzenlileştirme yardımcı olabilir mi? Amacınız yeni veriler üzerinde iyi tahminler yapmaksa, normalleştirme / çapraz doğrulamanın son derece yararlı olduğunu görüyorum. Peki ya geleneksel ekonomi yapıyorsanız ve tek umduğunuz şey tahmin etmek ? Çapraz doğrulama da bu bağlamda …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

ARIMA modelleri hakkında bir sorum var. Diyelim ki tahmin etmek istediğim bir zaman var ve bir modeli öngörme alıştırması yapmak için iyi bir yol gibi görünüyor. Şimdi gecikmeli 'nin bugün önce olaylardan etkilenir benim serisinin ima. Bu mantıklı. Peki hataların yorumlanması nedir? Önceki kalıntım (hesaplamamda ne kadar uzakta olduğum) bugün …

19 regression  time-series  interpretation 

İnterneti çok geniş bir alanda araştırıyorum ... 2D yazışma analizi grafiklerinin nasıl yorumlanacağına dair gerçekten iyi bir genel bakış bulamadım. Birisi noktalar arasındaki mesafelerin yorumlanması konusunda bazı tavsiyeler verebilir mi? Belki bir örnek yardımcı olabilir, işte yazışma analizini tartıştığım birçok web sitesinde bulunan bir arsa. Kırmızı üçgenler göz rengini, siyah …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

Ben 1 (kolay değil) 5 (çok kolay) arasında değişen bir sıralı bağımlı değişken, kolaylık var. Bağımsız faktörlerin değerlerindeki artışlar, artan kolaylık derecesi ile ilişkilidir. Bağımsız değişkenlerimden ikisi ( condAve condB) kategoriktir, her biri 2 seviyeli ve 2 ( abilityA, abilityB) süreklidir. R'de sıralı paketi kullanıyorum , burada inandığım şeyi kullanıyor …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Bu notu okuyorum . 2. sayfada şunu belirtir: "Verilerdeki varyansın ne kadarı belirli bir regresyon modeli ile açıklanıyor?" "Regresyon yorumu, katsayıların ortalamasıyla ilgilidir; çıkarım onların sapmalarıyla ilgilidir." Bu tür ifadeleri defalarca okudum, neden "verilerdeki varyansın ne kadarının verilen regresyon modeli tarafından açıklandığını" umursalıyız? "... daha spesifik olarak, neden" varyans "?

19 regression  variance  interpretation 

O kavramını regresyon katsayısı iki kategoriye ortalama farkıdır uç yorumlamak kategorik değişkeni 0 eşittir (veya referans grubu olduğu) zaman için ortalamasıdır. > 2 kategoride bile, her bir bu kategorinin ortalaması ile referans arasındaki farkı açıkladığını varsayabilirim . ββ^0β^0\hat\beta_0β^β^\hat\beta Ancak, çok değişkenli modele daha fazla değişken getirilirse ne olur? Şimdi, iki …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

- bu veriler verilen bir parametre olasılığını hesaplar çünkü çoğu zaman, (frequentist üzerinden) Bayesian çerçeve yorumlanmasında büyük bir üstünlüğe sahip olduğunu ileri sürülmektedir yerine p ( x | İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin ) frequentist çerçevesindeki gibi . Çok uzak çok iyi.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) Ancak, temel aldığı tüm denklem: p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(\theta|x) = {p(x|\theta) . …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Aşağıdaki iki olasılık dağılımını ele alalım P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 eşit olan Kullback-Leibler ıraksamasını , genel olarak bu sayı bana ne gösteriyor? Genel olarak, Kullback-Leibler ıraksaması bana, birinin olasılık dağılımının diğerinden ne kadar uzak …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

Kukla değişkenlere ayrılmış kategorik bir değişkenin önemini nasıl elde edebileceğimi anlamaya çalışıyorum. Ben sizin için kategorik değişkenleri R veya h2o yaptığı gibi işlemez scikit-learn kullanıyorum. Kategorik bir değişkeni sahte değişkenlere ayırırsam, bu değişkente sınıf başına ayrı özellik içe aktarımları elde ederim. Benim sorum şu, bu kukla değişken ithalatlarını sadece toplayarak …

18 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

Tek taraflı t-test sonucum anlamlıysa ancak örneklem boyutu küçükse (örneğin 20 yaşın altında), yine de bu sonuca güvenebilir miyim? Değilse, bu sonucu nasıl ele almalı ve / veya yorumlamalıyım?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

Bu sıralı lojistik regresyon R: koştu: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Modelin bu özetini aldım: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 -3.9352 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Soru için cevap phi, Matthews ve Pearson korelasyon katsayıları arasındaki İlişki? üç katsayı yönteminin hepsinin eşdeğer olduğunu gösterir. İstatistiklerden değilim, bu yüzden kolay bir soru olmalı. Matthews makalesi (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) aşağıdakileri açıklar: "A correlation of: C = 1 indicates perfect agreement, C = 0 is expected for a prediction no better …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

Ben yeniyim glmnetpaketin ve ben sonuçların nasıl yorumlanacağı hala emin değilim. Birisi lütfen aşağıdaki izleme planını okumama yardımcı olabilir mi? Grafik aşağıdakileri çalıştırarak elde edildi: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", label=TRUE) plot(model$glmnet.fit, "lambda", …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

0 ve 1 arasında bağlı bazı veriler var betareg. Bağımlı değişken olarak sınırlı veri ile bir regresyon modeli sığdırmak için R paket kullandık . Sorum şu: regresyondaki katsayıları nasıl yorumlayabilirim?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Standart bir GARCH modeli kullanıyorum: rtσ2t= σtεt= γ0+ γ1r2t - 1+ δ1σ2t - 1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} Katsayılar hakkında farklı tahminlerim var ve bunları yorumlamam gerekiyor. Bu yüzden güzel bir yorum merak ediyorum, bu yüzden , ve temsil ediyor?γ 1 δ 1γ0γ0\gamma_0γ1γ1\gamma_1δ1δ1\delta_1 sabit bir …

15 interpretation  garch