Mam model logit, który w wielu przypadkach podaje liczbę od 0 do 1, ale jak możemy to zinterpretować? Weźmy skrzynkę z logitem 0.20 Czy możemy twierdzić, że istnieje 20% prawdopodobieństwo, że sprawa należy do grupy B w porównaniu do grupy A? czy to właściwy sposób interpretowania wartości...
Interesuje mnie regresja z sieciami neuronowymi. Sieci neuronowe z zerowymi ukrytymi węzłami + połączenia warstwy pomijanej są modelami liniowymi. Co z tymi samymi sieciami neuronowymi, ale z ukrytymi węzłami? Zastanawiam się, jaka byłaby rola połączeń pominięcia warstwy? Intuicyjnie...
Mam następujące dane wyjściowe: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept)...
Przeprowadziłem regresję w hrabstwach USA i sprawdzam kolinearność moich „niezależnych” zmiennych. Diagnostyka regresji Belsleya, Kuha i Welscha sugeruje przyjrzenie się wskaźnikowi stanu i proporcjom rozkładu wariancji: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model with...
Szukam informacji na temat różnicy między regresją dwumianową, ujemną dwumianową i regresją Poissona i dla jakich sytuacji ta regresja najlepiej pasuje. Czy są jakieś testy, które mogę wykonać w SPSS, które mogą mi powiedzieć, która z tych regresji jest najlepsza w mojej sytuacji? Ponadto, jak...
Chociaż czytam ten post, nadal nie mam pojęcia, jak zastosować to do moich danych i mam nadzieję, że ktoś może mi pomóc. Mam następujące dane: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292,...
Próbuję wykonać regresję wielokrotną w R. Jednak moja zmienna zależna ma następujący wykres: Oto macierz wykresu rozrzutu ze wszystkimi moimi zmiennymi ( WARjest zmienną zależną): Wiem, że muszę wykonać transformację tej zmiennej (i ewentualnie zmiennych niezależnych?), Ale nie jestem pewien...
Rozumiem, że przy weryfikacji krzyżowej i wyborze modelu staramy się rozwiązać dwie rzeczy: P1 . Oszacuj oczekiwaną stratę w populacji podczas treningu z naszą próbą P2 . Zmierz i zgłoś naszą niepewność dotyczącą tego oszacowania (wariancja, przedziały ufności, stronniczość itp.) Standardową...
Przeszukałem wiele stron pomocy i wciąż nie jestem pewien, jak określić bardziej skomplikowane terminy zagnieżdżone w modelu mieszanym. Jestem również mylić jak wykorzystanie :i /oraz |w określaniu i gniazdowania interakcje z czynnikami losowymi wykorzystujących lmer()w lme4opakowaniu w R. Na...
Czy ktoś może wyjaśnić różnice i podać konkretne przykłady wykorzystania tych trzech analiz? LDA - liniowa analiza dyskryminacyjna FDA - Analiza dyskryminacyjna Fishera QDA - Kwadratowa analiza dyskryminacyjna Szukałem wszędzie, ale nie mogłem znaleźć prawdziwych przykładów z prawdziwymi...
Dla regresji Lasso załóżmy że najlepsze rozwiązanie (na przykład minimalny błąd testowania) wybiera k funkcji, więc \ hat {\ beta} ^ {lasso} = \ left (\ hat {\ beta} _1 ^ {lasso}, \ hat {\ beta} _2 ^ {lasso}, ..., \ hat {\ beta} _k ^ {lasso}, 0, ... 0 \ prawo) .k β l y y o = ( β l e s o 1 , β l y y...
Czy istnieje formuła zamknięta dla (lub pewnego rodzaju powiązania) EMD między i ?x 2 ∼ N ( μ 2 , Σ 2 )x1∼N(μ1,Σ1)x1∼N(μ1,Σ1)x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)x2∼N(μ2,Σ2)x2∼N(μ2,Σ2)x_2 \sim N(\mu_2,
Każdy pracowity uczeń jest kontrprzykładem dla „wszyscy uczniowie są leniwi”. Jakie są proste kontrprzykłady na „jeśli zmienne losowe i są nieskorelowane, to są one
Próbuję uzyskać lepsze intuicyjne zrozumienie odchylenia standardowego. Z tego, co rozumiem, jest reprezentatywna dla średniej różnic zestawu obserwacji w zbiorze danych ze średniej tego zbioru danych. Jednak NIE jest ona w rzeczywistości równa średnim różnicom, ponieważ nadaje większą wagę...
Jaka jest różnica między klasyfikatorem SVM jeden na wszystkich a jednym na jednego? Czy jeden do wszystkich oznacza jednego klasyfikatora do klasyfikacji wszystkich typów / kategorii nowego obrazu, a jeden do jednego oznacza każdy typ / kategorię nowego obrazu klasyfikuje się za pomocą innego...
Czytałem artykuł Hoekstry i in. Z 2014 r. Na temat „Solidnej błędnej interpretacji przedziałów ufności”, który pobrałem ze strony internetowej Wagenmakers . Na przedostatniej stronie pojawia się następujący obraz. Według autorów Fałsz jest prawidłową odpowiedzią na wszystkie te stwierdzenia....
Z tego, co rozumiem, możemy zbudować funkcję regresji, która mieści się w przedziale danych treningowych. Na przykład (potrzebny jest tylko jeden panel): Jak przewidzieć przyszłość za pomocą regresora KNN? Ponownie wydaje się, że przybliża tylko funkcję mieszczącą się w przedziale danych...
Czytałem gdzieś, że metoda Variational Bayes jest uogólnieniem algorytmu EM. Rzeczywiście, iteracyjne części algorytmów są bardzo podobne. Aby przetestować, czy algorytm EM jest specjalną wersją Variational Bayes, próbowałem: YYY to dane, to zbiór ukrytych zmiennych, a to parametry. W Variational...
Użyłem liniowej analizy dyskryminacyjnej (LDA) z scikit-learnbiblioteki uczenia maszynowego (Python) do redukcji wymiarów i byłem trochę ciekawy wyników. Zastanawiam się teraz, czym scikit-learnzajmuje się LDA, aby wyniki wyglądały inaczej niż np. Ręczne podejście lub LDA wykonane w R. Byłoby...
Różne testy hipotez, takie jak test GOF , Kołmogorow-Smirnov, Anderson-Darling itp., Mają ten podstawowy format:χ2)χ2)\chi^{2} H.0H.0H_0 : Dane są zgodne z podanym rozkładem. H.1H.1H_1 : Dane nie są zgodne z podaną dystrybucją. Zazwyczaj ocenia się twierdzenie, że niektóre dane są zgodne z...