«model» etiketlenmiş sorular

Bu bir ev işi sorusu değil, firmamızın karşılaştığı asıl sorun. Çok yakın bir zamanda (2 gün önce) bir bayiye 10000 ürün etiketi üretimi için emir verdik. Bayi bağımsız bir kişidir. Dışarıdan üretilen etiketleri alır ve satıcıya ödeme yapar. Her etiketin şirkete tam olarak 1 ABD doları maliyeti vardır. Dün, bayi …

66 probability  bayesian  model  decision-theory 

Bir model için hesaplamamda çeşitli değişkenler var ve hepsi istatistiksel olarak anlamlı değil. Bunları çıkarmamalı mıyım? Bu soru olayı tartışıyor, ancak sorumu cevaplamıyor: Bir değişkenin ANCOVA'daki anlamlı olmayan etkisini nasıl yorumlayabilirim? Bu sorunun cevabında önemli olmayan eş değişkenlerin çıkarılmasını öneren hiçbir şey yok, ancak şu anda içeri girmeleri gerektiğine inanmaya …

39 regression  statistical-significance  ancova  model  predictor 

Aşağıdaki şekilde düzenlenen bir deneyden toplanan veriler var: Her biri 30 ağaçlı iki alan. 15 işlenir, 15 her yerde kontrol edilir. Her bir ağaçtan, gövdenin üç parçasını ve üç parçanın köklerini örnekliyoruz; bu nedenle, iki faktör seviyesinden (kök, gövde) biriyle temsil edilen ağaç başına 6 seviye 1 örnek. Daha sonra, …

34 r  mixed-model  model  nested-data  lme4-nlme 

Sadece bir düşünce: Parsimonif modeller, model seçiminde her zaman varsayılan hedef olmuştur, ancak bu yaklaşım ne derece eskidir? Parlamentoya olan eğilimimizin bir abaki ve slayt kuralları (ya da daha ciddi olarak modern olmayan bilgisayarlar) zamanının bir kalıntısı olduğunu merak ediyorum. Günümüzün bilgi işlem gücü, giderek daha fazla tahminde bulunma yeteneği …

31 predictive-models  model-selection  model 

Gelen bu Andrew Gelman tarafından blog post aşağıdaki pasaj vardır: 50 yıl önceki Bayesian modelleri umutsuzca basit görünüyor (tabii ki, basit problemler hariç) ve bugünün Bayesian modellerinin umutsuzca basit görünmesini bekliyorum, bundan dolayı 50 yıl. (Sadece basit bir örnek için: muhtemelen hemen hemen her yerdeki normal hatalar yerine t rutin …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

Vikipedi'de tanımlanan cevaplar (tanımlar), yüksek matematik / istatistik bilgisine sahip olmayanlar için tartışmalı bir parça. Matematiksel olarak, istatistiksel bir model genellikle bir çift ( ) olarak düşünülür , burada olası gözlemler kümesidir, yani örnek alanı ve bir olasılık dağılımları kümesidir. üzerinde . S P SS, PS,PS, \mathcal{P}SSSPP\mathcal{P}SSS Olasılık ve istatistikte, …

28 distributions  model  terminology 

Bir modelin eğitim verilerinde% 100, ancak test verilerinde% 70 kesinliğe sahip olduğunu varsayalım. Aşağıdaki model bu model hakkında doğru mu? Bunun çok şık bir model olduğu açıktır. Test doğruluğu, aşırı takmayı azaltarak arttırılabilir. Ancak, bu model test verileri için kabul edilebilir bir doğruluğa sahip olduğundan hala faydalı bir model olabilir.

25 model  accuracy  overfitting 

AW van der Vaart, asimtotik istatistikleri takip ediyorum (1998). Bir istatistiksel modelden farklı olduklarını iddia ederek istatistiksel deneylerden bahseder, ancak ikisini de tanımlamaz. Benim sorum: (1) bir istatistiksel deney, (2) bir istatistiksel model ve (3) istatistiksel deneyi her zaman herhangi bir istatistiksel modelden farklı kılacak temel bileşen nedir?

17 mathematical-statistics  inference  experiment-design  descriptive-statistics  model 

Regresyonda sıfır modeli nedir ve sıfır modeli ile sıfır hipotezi arasındaki ilişki nedir? Anladığım için, bu demek oluyor Sürekli yanıt değişkenini tahmin etmek için "yanıt değişkeninin ortalaması" mı kullanıyorsunuz? Ayrık yanıt değişkenlerini tahmin etmede "etiket dağıtımı" mı kullanıyorsunuz? Bu durumda, sıfır hipotezi arasındaki bağlantıların eksik olduğu görülmektedir.

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

Yaklaşık Bayes hesaplaması , temelde herhangi bir stokastik modele uymak için gerçekten harika bir tekniktir, olasılığın sürdürülemez olduğu modellere yöneliktir (örneğin, parametreleri sabitlerseniz modelden örnekleme yapabilirsiniz, ancak olasılığı sayısal, algoritmik veya analitik olarak hesaplayamazsınız). Bir kitleye yaklaşık Bayes hesaplaması (ABC) eklerken, gerçekten basit ama yine de biraz ilginç ve inatçı …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

coxphBirçok değişken içeren R kullanarak Cox orantılı tehlikeler regresyon yapıyorum . Martingale kalıntıları harika görünüyor ve Schoenfeld kalıntıları ALMOST için tüm değişkenler için harika. Schoenfeld kalıntıları düz olmayan üç değişken vardır ve değişkenlerin doğası zamanla değişebilecekleri mantıklıdır. Bunlar gerçekten ilgilenmediğim değişkenler, bu yüzden onları katman haline getirmek iyi olur. Ancak …

15 r  model  cox-model  hazard  schoenfeld-residuals 

Üniversitemde bir makine öğrenimi kursu aldım. Sınavlardan birinde bu soru soruldu. Model 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Model 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Yukarıdaki modellerden hangisi verilere daha uygun? (verilerin doğrusal regresyon kullanılarak modellenebileceğini varsayın) Doğru cevap (profesöre göre) her iki …

14 regression  machine-learning  self-study  modeling  model 

İstatistiksel çıkarımın klasik muamelesi, doğru bir şekilde belirlenmiş bir istatistikselin kullanıldığı varsayımına dayanır. Yani, gözlenen verileri oluşturan , : nin bir parçasıdır. Ancak, çoğu durumda bunun gerçekten doğru olduğunu kabul edemeyiz. Doğru belirlenmiş varsayımı bıraktığımızda istatistiksel çıkarım prosedürlerinde ne olacağını merak ediyorum.y M P ∗ (Y)∈ M ={ P θ …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  model  frequentist  misspecification 

Karışık bir model / lmer kullanmamla ilgili bir sorum var. Temel model şudur: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Grup ve koşul her iki faktördür: grup iki seviyeye (grup A, grup B) ve koşul üç seviyeye (koşul1, koşul2, koşul3) sahiptir. Bu, insan deneklerden elde edilen verilerdir, bu …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model