«modeling» etiketlenmiş sorular

Sırt, kement ve elastik ağ ile seçilen modelleri karşılaştırmak istiyorum. Aşağıdaki Şekil 3 yöntemi de kullanarak katsayı yollarını göstermektedir: sırt (Şekil A, alfa = 0), kement (Şekil B; alfa = 1) ve elastik ağ (Şekil C; alfa = 0.5). En uygun çözüm, çapraz doğrulamaya dayalı olarak seçilen seçilen lambda değerine …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Tahmin için bir dizi araç araştırıyorum ve Genelleştirilmiş Katkı Modellerinin (GAM) bu amaç için en yüksek potansiyele sahip olduğunu gördüm. OYUNLAR harika! Karmaşık modellerin çok kısa bir şekilde belirlenmesine izin verirler. Bununla birlikte, aynı özlük bana, özellikle de GAM'ların etkileşim terimlerini ve ortak değişkenleri nasıl algıladıkları konusunda bazı karışıklıklara neden …

12 r  modeling  gam  mgcv 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Kullandığım terminolojilerden herhangi biri yanlışsa önceden özür dileriz. Herhangi bir düzeltmeyi memnuniyetle karşılarım. "Kesim" olarak tanımladığım şey farklı bir isme sahipse, bana bildirin ve soruyu güncelleyebilirim. İlgilendiğim durum şu: bağımsız değişkenleriniz var ve tek bağımlı değişken . Bunu belirsiz bırakacağım, ancak bu değişkenler için iyi bir regresyon modeli almanın nispeten …

12 regression  modeling  survival  censoring 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Not: önceki sorumun yasal nedenlerle silinmesi gerektiğinden, bu soru bir gönderidir. Fonksiyonlu SAS PROC MIXED karşılaştırarak birlikte lmegelen nlmeR paketin, bazı çok kafa farklılıklar tökezledi. Daha spesifik olarak, farklı testlerdeki özgürlük dereceleri ve arasında farklılık gösterir PROC MIXEDve lmenedenini merak ettim. Aşağıdaki veri kümesinden başlayın (R kodu aşağıda verilmiştir): ind: …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Bazı verileri modellemek istiyorum, ancak ne tür bir model kullanabileceğimden emin değilim. Sayım verilerim var ve verilerin ortalaması ve varyansı için parametrik tahminler verecek bir model istiyorum. Yani, çeşitli tahmin faktörlerim var ve bunlardan herhangi birinin varyansı etkileyip etkilemediğini belirlemek istiyorum (sadece grup ortalamasını değil). Poisson regresyonunun işe yaramayacağını biliyorum, …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Üstel bozulmayı temsil eden bir veri kümesi var. Bu verilere üstel bir işlevi sığdırmak istiyorum . Ben tepki değişkeni dönüştürme ve daha sonra bir satır sığdırmak için en az kareler kullanarak günlük denedim; bir kayıt bağlantı fonksiyonu ve cevap değişkeni etrafında bir gama dağılımı ile genelleştirilmiş bir doğrusal modelin kullanılması; …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

Birisi Log Logear Modelleri'ni neden çok yalın terimlerle kullandığımızı açıklayabilir mi? Mühendislik geçmişinden geliyorum ve bu gerçekten benim için zor bir konu, yani istatistikler. Bir cevap için minnettar olacağım.

12 modeling  log-linear 

Enerji ve hava stokları arasında bir model arıyorum. Avrupa ülkeleri arasında satın alınan MWatt'ın fiyatı ve hava durumu (Grib dosyaları) üzerinde çok fazla değer var. 5 yıllık bir sürede (2011-2015) her saat. Fiyat / gün Bu bir yıl boyunca günlüktür. Bunu 5 yılda saat başı var. Hava örneği Bir saat …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Beysbolu takip eden herkes muhtemelen Toronto'nun Jose Bautista'nın MVP tipi performansını hiç duymamıştı. Önceki dört yıl içinde, sezon başına yaklaşık 15 ev atışını vurdu. Geçtiğimiz yıl, beyzbol tarihinde sadece 12 oyuncu tarafından geride bırakılan 54 sayısını vurdu. 2010 yılında kendisine 2,4 milyon ödeme yapıldı ve takıma 2011 için 10,5 milyon …

11 r  regression  modeling 

Joshua Epstein "Neden Model?" 16 nedeni veren http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf adresinden edinilebilir : Açıklayın (tahminden çok farklı) Rehber veri toplama Çekirdek dinamikleri aydınlatın Dinamik analojiler önerin Yeni soruları keşfedin Bilimsel bir zihin alışkanlığını teşvik edin Makul aralıklarla ilişkili (braket) sonuçlar Çekirdek belirsizliklerin aydınlatılması. Gerçek zamanlıya yakın kriz seçenekleri sunun Ödünç verme / …

11 modeling 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Amazon'da yeni işe alım skandalından esinlenerek sorularım var, burada işe alım süreçlerinde kadınlara karşı ayrımcılık yapmakla suçlanıyorlar. Daha fazla bilgi burada : Amazon.com Inc'in makine öğrenimi uzmanları büyük bir sorunu ortaya çıkardı: yeni işe alım motorları kadınları sevmedi. Ekip, 2014 yılından bu yana en iyi yetenek arayışını mekanize etmek için …

10 predictive-models  modeling  model