«model-selection» etiketlenmiş sorular

En azından bazı yüksek kalibreli istatistikçiler arasında, minimum değerin belirli bir eşiği içinde AIC istatistiği değerlerine sahip modellerin AIC istatistiğini en aza indiren model olarak uygun olarak kabul edilmesi gerektiği iyi bilinmektedir. Örneğin, [1, s.221] Daha sonra küçük GCV veya AIC'li modeller en iyi olarak kabul edilir. Tabii ki GCV …

12 time-series  model-selection  aic 

Verilerimde Bayesian modellerini çalıştırmak için PyMC3 kullanıyorum. Bayesian modellemede yeniyim, ancak bu sitedeki bazı blog yayınlarına , Wikipedia ve QA'ya göre , verilerimi en iyi hangi modeli temsil edebileceğini seçmek için Bayes faktörünü ve BIC ölçütünü kullanmak geçerli bir yaklaşım gibi görünüyor. benim verim). Bayes faktörünü hesaplamak için karşılaştırmak istediğim …

11 bayesian  model-selection  pymc 

Ben uymaya çalışıyorum değerleri bimodal açık bir dağıtım var. Veriler 2 normal fonksiyon (bimodal) veya 3 normal fonksiyon ile uyumlu olabilir. Ek olarak, verilerin 3'e uyması için makul bir fiziksel neden vardır. Ne kadar çok parametre eklenirse, uyum da o kadar mükemmel olur, yeterli sabitlerde olduğu gibi, bir kişi " …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting 

Son zamanlarda çevrimiçi öğrenme hakkında daha fazla bilgi edinmeye çalışıyorum (kesinlikle büyüleyici!) Ve iyi bir kavrama elde edemediğim bir tema, çevrimdışı ve çevrimiçi bağlamlarda model seçimi hakkında nasıl düşünüleceğidir. Özellikle, bazı sabit veri seti temel alarak bir sınıflandırıcısını çevrimdışı eğittiğimizi varsayalım . Performans özelliklerini çapraz doğrulama ile tahmin ediyoruz ve …

11 machine-learning  model-selection  online 

Okuduğum birçok kaliteli kitabı ve makalesi olan Chris Chatfield, (1) 'de aşağıdaki tavsiyelerde bulunur: Örneğin, AIC'nin düşük ve yaklaşık olarak eşit değerlerine sahip ARIMA zaman serisi modelleri arasında seçim yapılması, muhtemelen en az AIC'yi vermek değil, en son yıl verilerinin en iyi tahminlerini vermek için yapılmalıdır. Bu tavsiyenin mantığı nedir? …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

Feragatname: Bu bir ev ödevi projesi içindir. Birkaç değişkene bağlı olarak elmas fiyatları için en iyi modeli bulmaya çalışıyorum ve şimdiye kadar oldukça iyi bir modelim var gibi görünüyor. Ancak ben açıkça collinear olan iki değişkenle karşılaştık: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 Depth -0.41035485 …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

Edilmiş gösterilen Bayes faktörleri kullanılarak ABC modeli seçimi nedeniyle özet istatistikler kullanımından gelen bir hata varlığı önerilecek olmadığını. Bu makaledeki sonuç, Bayes faktörüne (Algoritma 2) yaklaşmak için popüler bir yöntemin davranışının incelenmesine dayanmaktadır. Bayes faktörlerinin model seçimini gerçekleştirmenin tek yolu olmadığı iyi bilinmektedir. İlgilenebilecek bir modelin tahmini performansı gibi başka …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

İki model A ve B ve A'nın B'de iç içe yerleştirilmiş olması durumunda, bazı veriler verildiğinde, MLE kullanarak A ve B parametrelerine uyabildiğimi ve genelleştirilmiş günlük olabilirlik oranı testini uygulayabileceğimi anlıyorum. Özellikle, testin dağılımı olmalıdır ile N serbestlik derecesi n bu parametrelerin sayısı arasındaki fark olan bir ve B sahiptir.χ2χ2\chi^2nnnnnnAAABBB …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

Orijinal bir tam modelden üç azaltılmış model kullanarak ileri seçim geriye doğru eleme L1 ceza tekniği (LASSO) İleri seçim / geri eleme kullanılarak elde edilen modeller için, mevcut CVlmpakette DAAGkullanılan çapraz doğrulanmış tahmin hatası tahminini elde ettim R. LASSO ile seçilen model için kullandım cv.glm. LASSO için tahmin hatası, diğerleri …

10 cross-validation  model-selection  lasso  stepwise-regression 

Diyelim ki anlamlı korelasyona sahip iki değişkenli bir yanıtım var. Bu sonuçları modellemenin iki yolunu karşılaştırmaya çalışıyorum. Tek yönlü iki sonuç arasındaki fark modellemek için: bir başka yolu ise ya da bunları model: ( y i j = β 0 + zaman + X ' β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) İşte bir foo …

10 r  regression  model-selection 

Daha iyi sorumu sormak için, bir 16 değişken modeli (hem çıktıların bazı sağladı fit) ve 17 değişken modeli ( fit2aşağıda) (bu modellerde tüm belirleyici değişkenler bu modeller arasındaki tek fark nerede olduğunu, sürekli olan fityapmaz değişken 17 (var17)) içerir: fit Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

ve sınıflandırma problemi için iki öğrenme yöntemim olduğunu ve genelleme performanslarını tekrarlanan çapraz doğrulama veya önyükleme gibi bir şeyle tahmin ettiğimi varsayalım. Bu işlemden , bu tekrarlar boyunca her yöntem için ve puanlarının bir dağılımını elde ederim (örneğin, her model için ROC AUC değerlerinin dağılımı).B P A P BAAABBB PAPAP_APBPBP_B …

10 cross-validation  model-selection 

Bayes faktörlerini kullanarak model karşılaştırması ile ilgili bir sorum var. Pek çok durumda, istatistikçiler uygun olmayan önceliklerle (örneğin bazı Jeffreys öncelikleri ve referans öncelikleri) Bayesci bir yaklaşım kullanmakla ilgileniyorlar. Benim sorum, model parametrelerinin posterior dağılımının iyi tanımlandığı durumlarda, Bayes faktörlerini kullanan modelleri uygunsuz önceliklerin kullanımı altında karşılaştırmak geçerli midir? Basit …

10 bayesian  model-selection  prior 

Veri yapısı > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

10 r  mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme 

Lojistik regresyonun çoklu çapraz-validasyon katları ve her bir regresyon katsayısının sonuçta ortaya çıkan çoklu tahminleri göz önüne alındığında, bir öngörücünün (veya bir dizi belirleyicinin) regresyon katsayılarına göre kararlı ve anlamlı olup olmadığı nasıl ölçülmelidir? ? Bu doğrusal regresyon için farklı mıdır?

10 regression  model-selection  cross-validation