Вопросы с тегом «model-selection»

Я новичок в этой вещи R, но не уверен, какую модель выбрать. Я сделал пошаговую регрессию вперед, выбирая каждую переменную на основе самой низкой AIC. Я придумал 3 модели, в которых я не уверен, какая из них «лучшая». Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: Var1 (p=0.09) + Var2 (p=0.199) …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

Я хочу проверить, правильно ли я анализирую свои графики ACF и PACF: Фон: (Reff: Филип Ханс Фрэнсис, 1998) Поскольку ACF и PACF показывают значительные значения, я предполагаю, что ARMA-модель удовлетворит мои потребности ACF может использоваться для оценки MA-части, т.е. q-значения, PACF может использоваться для оценки AR-части, т.е. p-значения Чтобы оценить …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

В небольшом наборе данных ( ), с которым я работаю, несколько переменных дают мне идеальный прогноз / разделение . Таким образом, я использую логистическую регрессию Фёрта для решения этой проблемы.n ∼ 100N~100n\sim100 Если я выберу лучшую модель по AIC или BIC , должен ли я включить штрафной штраф Ферт в …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Примечание: регистр n >> p Я читаю Элементы статистического обучения, и есть различные упоминания о «правильном» способе перекрестной проверки (например, стр. 60, стр. 245). В частности, мой вопрос заключается в том, как оценить итоговую модель (без отдельного набора тестов) с использованием k-кратного CV или начальной загрузки, когда был поиск модели? …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Может кто-нибудь посоветовать, если имеет смысл следующее: Я имею дело с обычной линейной моделью с 4 предикторами. Я в раздумье, отбросить ли наименее значимый термин. Это значение чуть более 0,05. Я высказался за то, чтобы привести его в соответствие с этим: умножение оценки этого термина на (например) межквартильный диапазон выборочных …

20 regression  model-selection 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Может ли регуляризация быть полезной, если мы заинтересованы только в оценке (и интерпретации) параметров модели, а не в прогнозировании или прогнозировании? Я вижу, как регуляризация / перекрестная проверка чрезвычайно полезна, если ваша цель состоит в том, чтобы делать хорошие прогнозы на основе новых данных. Но что, если вы занимаетесь традиционной …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

Рассмотрим следующие данные из двустороннего дизайна предметов: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu 9 6 …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Как мы можем сравнить сложность двух моделей с одинаковым количеством параметров? Изменить 09/19 : Чтобы уточнить, сложность модели является мерой того, насколько трудно учиться на ограниченных данных. Когда две модели в равной степени соответствуют существующим данным, модель с меньшей сложностью даст меньшую ошибку в будущих данных. Когда используются аппроксимации, технически …

19 model-selection 

Прочитав книгу Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» (2010), я озадачен очевидным противоречием. Есть три помещения, Выбор модели на основе BIC по сравнению с BIC (конец стр. 300 - начало стр. 301): проще говоря, AIC следует использовать для выбора модели, предназначенной для прогнозирования, в то время как BIC следует использовать для …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Контекст: Из вопроса об обмене стеками по математике (могу ли я построить программу) кто-то имеет набор точек и хочет подогнать к нему кривую, линейную, экспоненциальную или логарифмическую. Обычный метод состоит в том, чтобы начать с выбора одного из них (который определяет модель), а затем выполнить статистические вычисления.х - уИкс-Yx-y Но …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

Этот вопрос является продолжением или попыткой прояснить возможную путаницу в отношении темы, которую я и многие другие находим немного трудной в отношении различий между AIC и BIC. В очень хорошем ответе @Dave Kellen на эту тему ( /stats//a/767/30589 ) мы читаем: Ваш вопрос подразумевает, что AIC и BIC пытаются ответить …

17 model-selection  aic  bic 

Это мой первый пост на StackExchange, но я уже давно использую его в качестве ресурса, я сделаю все возможное, чтобы использовать соответствующий формат и внести соответствующие изменения. Кроме того, это вопрос, состоящий из нескольких частей. Я не был уверен, должен ли я разделить вопрос на несколько разных постов или только …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

контекст В этом вопросе используется R, но речь идет об общих статистических вопросах. Я анализирую влияние факторов смертности (% смертности от болезней и паразитов) на скорость роста популяции моли с течением времени, когда популяция личинок отбиралась из 12 мест один раз в год в течение 8 лет. Данные о темпах …

17 model-selection  autocorrelation  residuals  panel-data  spatio-temporal