Вопросы с тегом «modeling»

Итог : чем больше я узнаю о статистике, тем меньше я доверяю опубликованным работам в своей области; Я просто считаю, что исследователи недостаточно хорошо справляются со своей статистикой. Я мирянин, так сказать. Я обучаюсь биологии, но у меня нет формального образования в области статистики или математики. Я наслаждаюсь R и …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

Как может быть полезна модель регрессии, если вы не знаете функцию, для которой вы пытаетесь получить параметры? Я видел исследование, в котором говорилось, что матери, которые кормили своих детей грудью, реже страдают диабетом. Исследование было проведено на основе опроса около 1000 матерей и контролировалось на различные факторы, и была использована …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

Этот вопрос был в моей голове более месяца. Выпуск Amstat News за февраль 2015 года содержит статью профессора Беркли Марка ван дер Лаана, которая ругает людей за использование неточных моделей. Он утверждает, что при использовании моделей статистика становится искусством, а не наукой. По его словам, всегда можно использовать «точную модель», …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Мне было интересно, есть ли статистическая модель "шпаргалка", которая перечисляет любую или более информацию: когда использовать модель когда не использовать модель обязательные и дополнительные входы ожидаемые результаты Была ли модель протестирована в различных областях (политика, био, инженерия, производство и т. д.)? это принято на практике или в исследованиях? ожидаемое отклонение …

44 references  modeling 

Я пытался соответствовать моим данным в различные модели и выяснил , что fitdistrфункция из библиотеки MASSиз Rдает мне , Negative Binomialкак наиболее подходящее. Теперь со страницы вики определение дается как: Распределение NegBin (r, p) описывает вероятность k неудач и r успехов в k + r испытаниях Бернулли (p) с успехом …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Кроме буквального тестирования каждой возможной комбинации переменной (ей) в модели ( x1:x2или x1*x2 ... xn-1 * xn). Как вы определяете, если СЛЕДУЕТ или МОЖЕТ существовать взаимодействие между вашими независимыми (мы надеемся) переменными? Каковы лучшие практики в попытке определить взаимодействие? Есть ли графическая техника, которую вы могли бы использовать?

35 regression  modeling  interaction 

В настоящее время я работаю над созданием модели с использованием множественной линейной регрессии. После того, как я возился с моей моделью, я не уверен, как лучше определить, какие переменные оставить, а какие удалить. Моя модель началась с 10 предикторов для DV. При использовании всех 10 предикторов четыре считались значимыми. Если …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

У меня есть четыре разных временных ряда часовых измерений: Потребление тепла внутри дома Температура вне дома Солнечная радиация Скорость ветра Я хочу иметь возможность прогнозировать потребление тепла в доме. Существует четкая сезонная тенденция, как на ежегодной, так и на ежедневной основе. Поскольку существует четкая корреляция между различными сериями, я хочу …

33 time-series  modeling  arima 

Я читаю очень интересную статью Селлерса и Шмуэли о регрессионных моделях для подсчета данных. В начале (стр. 944) они цитируют McCullaugh и Nelder (1989), утверждая, что отрицательная биномиальная регрессия непопулярна и имеет проблематичную каноническую связь. Я нашел упомянутый отрывок, и он говорит (стр. 374 из М и N) «Похоже, в …

31 regression  modeling  negative-binomial 

Общие процедуры выбора переменных на основе данных (например, прямое, обратное, пошаговое, все подмножества) имеют тенденцию приводить к появлению моделей с нежелательными свойствами, включая: Коэффициенты смещены от нуля. Слишком малые стандартные ошибки и слишком узкие доверительные интервалы. Проверьте статистику и p-значения, которые не имеют объявленного значения. Оценки соответствия модели, которые являются …

31 modeling  feature-selection 

Я узнал, что при работе с данными на основе модельного подхода первым шагом является моделирование процедуры обработки данных в качестве статистической модели. Затем следующим шагом является разработка эффективного / быстрого алгоритма вывода / обучения на основе этой статистической модели. Итак, я хочу спросить, какая статистическая модель стоит за алгоритмом машины …

28 machine-learning  svm  modeling 

В чем разница между байесовской сетью и марковским процессом? Я полагал, что понял принципы обоих, но теперь, когда мне нужно сравнить два, я чувствую себя потерянным Они значат почти то же самое для меня. Конечно, нет. Ссылки на другие ресурсы также приветствуются.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Все мои переменные являются непрерывными. Там нет уровней. Возможно ли даже иметь взаимодействие между переменными?

27 regression  modeling  interaction 

Я недавно закончил соревнование Kaggle, в котором по требованию соревнования использовался roc auc. До этого проекта я обычно использовал показатель f1 в качестве метрики для измерения производительности модели. В будущем мне будет интересно, как выбрать между этими двумя показателями? Когда использовать какие и каковы их плюсы и минусы? Кстати, я …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules