«modeling» etiketlenmiş sorular

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 

Birisi sabit / rastgele efekt modellerini anlamama yardımcı olabilir mi? Bu kavramları sindirdiyseniz ya da beni herhangi bir karışıklık olmadan öğrenebilmem için belirli bir adresle (sayfa numarası, bölüm vb.) Kaynağa (kitap, notlar, web sitesi) yönlendirirseniz kendi yolunuzla açıklayabilirsiniz. Bu doğru mu? "Genel olarak sabit etkilerimiz var ve rastgele etkiler özel …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

Son zamanlarda, rastgele göz atma soruları, profesörlerimden bir kaç yıl önce regresyon modellerinde oranların kullanımı hakkında uyarı veren bir off-on yorum anısını tetikledi. Bu yüzden okumaya başladım ve sonunda Kronmal 1993'e gittim. Bunları modelleme konusundaki önerilerini doğru bir şekilde yorumladığımdan emin olmak istiyorum. Bağımlı ve bağımsız tarafta aynı paydaya sahip …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

Her bir şekle (bir Sayım bloğu, yol, ilçe, eyalet, ne olursa olsun) çokgen / alan sabit bir değer atayarak nüfus yoğunluğunu eşlemek için (nüfus, alan, şekil) bir veritabanı kullanılabilir. Bununla birlikte, popülasyonlar genellikle çokgenlerinde eşit olarak dağılmaz. Dasimetrik haritalama , bu yoğunluk tahminlerini yardımcı verilerle hassaslaştırma işlemidir. Bu son derlemede …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

İstatistiksel analiz yöntemlerini ve sonuçlarını, özellikle epidemiyolojide okurken , modellerin ayarlanması veya kontrol edilmesi hakkında çok sık duyuyorum . İstatistikçi olmayan birine bunun amacını nasıl açıklarsınız? Belirli bir değişkeni kontrol ettikten sonra sonuçlarınızı nasıl yorumluyorsunuz? Stata veya R'de küçük bir gezinti veya çevrimiçi bir gösterici, gerçek bir mücevher olurdu.

14 regression  modeling  epidemiology 

Bu, bazı meslektaşlarım tarafından takip edilen bir uygulama veya yöntemle ilgili bir sorudur. Lojistik regresyon modeli yaparken, insanların kategorik değişkenleri (veya ikili değişkenleri) kendi Kanıt Ağırlıkları (WoE) ile değiştirdiklerini gördüm. Bu, regresör ve bağımlı değişken arasında monotonik bir ilişki kurmak için yapılır . Şimdi anladığım kadarıyla, model yapıldıktan sonra, denklemdeki …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Geçen hafta Faraway'in R (1. baskı) ders kitabı doğrusal modellerini okuyordum . Faraway'in "İstatistiksel Strateji ve Model Belirsizliği" adlı bir bölümü vardı. O yapay bir çok karmaşık model kullanılarak bazı verileri oluşturduğunu (sayfa 158) açıklanan, sonra veriyi modellemek ve öğrencileri tahmin sonuçları karşılaştırmak için öğrencilerini istedi vs okuma sonuçları. Ne …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

Bunu daha önce sordum ve bir model parametresini neyin gizli bir değişken haline getirdiğini tanımlamakta gerçekten zorlanıyordum. Bu sitedeki bu konuyla ilgili çeşitli konulara bakıldığında, ana ayrım şöyle görünüyor: Gizli değişkenler gözlenmez ancak değişkenler ve parametreler de gözlendiğinden onlarla ilişkili bir olasılık dağılımına sahiptir ve onlarla ilişkili bir dağılımları yoktur …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

İstatistiklerde nispeten yeniyim ve bunu daha iyi anlamaya yardımcı olacağım. Benim alanımda formun yaygın olarak kullanılan bir modeli var: Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha İnsanlar modeli verilere uyduğunda genellikle doğrusallaştırır ve aşağıdakilere uyarlar log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon Bu tamam mı? Sinyaldeki gürültü nedeniyle gerçek modelin olması gerektiği bir …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

Diyelim ki bir model seçim problemim var ve modelleri değerlendirmek için AIC veya BIC kullanmaya çalışıyorum . Bu, bir miktar gerçek değerli parametrelere sahip modeller için kolaydır .kkk Bununla birlikte, modellerimizden birinin (örneğin, Mallows modeli ) bir permütasyonu ve sadece gerçek değerli parametreler yerine bazı gerçek değerli parametreleri varsa ne …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Oranların ve oranların analizi ile ilgili tavsiye ve yorumlar arıyorum. Özellikle oranların analizinin yapıldığı alanda yaygındır, ancak bunun sorunlu olabileceğini öne süren birkaç makale okudum, düşünüyorum: Kronmal, Richard A. 1993. Sahte korelasyon ve oran standardının yanlışlığı yeniden gözden geçirildi. Kraliyet İstatistik Kurumu Seri A 156 (3): 379-392 ve ilgili makaleler. …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

Amos 18'de yapısal bir denklem modeli (SEM) kullanıyorum. Deneyim için (gevşek olarak kullanıldı) 100 katılımcı arıyordum ki bu muhtemelen başarılı SEM yürütmek için yeterli değildi. SEM'in (EFA, CFA ile birlikte) "büyük örnek" istatistiksel bir prosedür olduğu defalarca söylendi. Uzun lafın kısası, 100 katılımcıya ulaşmadım (ne sürpriz!) Ve iki sorunlu veri …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

L1 düzenli lineer regresyonu takmak için koordinat inişine karşı LARS [1] kullanmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Ben esas olarak performans yönleriyle ilgileniyorum (sorunlarım Nyüzbinlerce ve p<20'de olma eğilimindedir ). Ancak, diğer görüşler de takdir edilecektir. edit: Soruyu gönderdiğimden beri, chl, Friedman ve arkadaşları tarafından koordinat inişinin diğer yöntemlerden önemli ölçüde …

13 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 

Bu oldukça genel bir soru: Tipik olarak, birden fazla farklı model kullanmanın bir örnek seriden zaman serisini tahmin etmeye çalışırken bir modelden daha iyi performans gösterdiğini gördüm. Model kombinasyonunun tek bir modelden daha iyi performans göstereceğini gösteren iyi makaleler var mı? Birden fazla modeli birleştirme konusunda en iyi uygulamalar var …

13 time-series  modeling  model-comparison 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption