Widziałem tu kilka pytań na temat tego, co to znaczy dla laików, ale są one dla mnie zbyt laikalne. Próbuję matematycznie zrozumieć, co oznacza wynik AIC. Ale jednocześnie nie chcę rygorystycznego dowodu, który sprawiłby, że nie widziałbym ważniejszych punktów. Na przykład, jeśli byłby to rachunek...
Jestem ciekaw powtarzalnych procedur, które mogą być wykorzystane do odkrywania postaci funkcyjnej funkcji y = f(A, B, C) + error_term, gdzie jest mój tylko wejście jest zbiorem obserwacji ( y, A, Bi C). Należy pamiętać, że funkcjonalna forma fjest nieznana. Rozważ następujący zestaw danych: AA...
Dlaczego procedura walidacji krzyżowej rozwiązuje problem nadmiernego dopasowania
Rozumiem, czym jest tylna dystrybucja predykcyjna i czytałem o późniejszych kontrolach predykcyjnych , chociaż dla mnie nie jest jeszcze jasne, co robi. Czym dokładnie jest tylna kontrola predykcyjna? Dlaczego niektórzy autorzy twierdzą, że przeprowadzanie późniejszych kontroli predykcyjnych...
Zazwyczaj używam BIC, ponieważ rozumiem, że bardziej ceni parsimony niż AIC. Jednak zdecydowałem się teraz zastosować bardziej kompleksowe podejście i chciałbym również użyć AIC. Wiem, że Raftery (1995) przedstawił dobre wytyczne dla różnic BIC: 0-2 jest słaby, 2-4 jest pozytywnym dowodem na lepszy...
Tylko myśl: Modele oszczędne zawsze były domyślnym wyborem przy wyborze modelu, ale w jakim stopniu to podejście jest przestarzałe? Jestem ciekawy, jak bardzo nasza skłonność do parsimony jest reliktem czasów zasad abaci i slajdu (lub, mówiąc poważniej, nienowoczesnych komputerów). Dzisiejsza moc...
Czy można obliczyć wartości AIC lub BIC dla modeli regresji lasso i innych modeli znormalizowanych, w których parametry tylko częściowo wchodzą do równania. Jak określa się stopnie swobody? Używam R, aby dopasować modele regresji lasso z glmnet()funkcją z glmnetpakietu i chciałbym wiedzieć, jak...
W przypadku LASSO (i innych procedur wyboru modelu) kluczowe jest przeskalowanie predyktorów. Ogólna rekomendacja śledzę to po prostu użyć 0, 1 średni normalizację standardowego odchylenia dla zmiennych ciągłych. Ale co to ma wspólnego z manekinami? Np. Niektóre zastosowane przykłady z tej samej...
Ostatnio natknąłem się na artykuł, który proponuje użycie klasyfikatora k-NN w określonym zbiorze danych. Autorzy wykorzystali wszystkie dostępne próbki danych, aby przeprowadzić k-krotną weryfikację krzyżową dla różnych wartości k i zgłosić wyniki walidacji krzyżowej najlepszej konfiguracji...
Jak wybrać model spośród różnych modeli wybranych różnymi metodami (np. Wybór do tyłu lub do przodu)? Co to jest model
Podczas budowania modelu CART (w szczególności drzewa klasyfikacji) przy użyciu rpart (w R) często interesujące jest wiedzieć, jakie znaczenie mają różne zmienne wprowadzone do modelu. Tak więc moje pytanie brzmi: jakie wspólne miary istnieją dla uszeregowania / pomiaru znaczenia zmiennych...
Używam AIC (Akaike's Information Criterion) do porównywania modeli nieliniowych w R. Czy warto porównywać AIC różnych typów modeli? Konkretnie porównuję model dopasowany przez glm do modelu z terminem efektu losowego dopasowanego przez glmer (lme4). Jeśli nie, to czy można dokonać takiego...
Zastanawiam się nad dyskusją wokół tego pytania, aw szczególności z komentarzem Franka Harrella, że oszacowanie wariancji w modelu zredukowanym (tj. Takim, z którego przetestowano i odrzucono wiele zmiennych objaśniających) powinno wykorzystywać ogólny stopień wolności Ye . Profesor Harrell...
Jakie dokładnie warunki należy spełnić, aby porównanie modeli AIC zadziałało? Właśnie natrafiłem na to pytanie, kiedy porównałem to: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 W ten sposób uzasadniłem logtransformację zmiennej...
Zastanawiałem się, jak Bayesianie ze społeczności CrossValidated postrzegają problem niepewności modelu i jak wolą sobie z tym poradzić? Postaram się zadać pytanie w dwóch częściach: Jak ważne (według twojego doświadczenia / opinii) jest radzenie sobie z niepewnością modelu? Nie znalazłem żadnych...
Mam problem z uznaniem korzyści oznaczania czynnika modelowego za losowy z kilku powodów. Wydaje mi się, że prawie we wszystkich przypadkach optymalnym rozwiązaniem jest traktowanie wszystkich czynników jako ustalonych. Po pierwsze, rozróżnienie między ustalonym a losowym jest dość arbitralne....
Obecnie pracuję nad projektem, w którym zasadniczo potrzebuję, podobnie jak wszyscy, aby zrozumieć, w jaki sposób wyjście jest powiązane z wejściem . Szczególną cechą jest to, że dane są mi przekazywane pojedynczo, dlatego chcę aktualizować swoją analizę za każdym razem, gdy otrzymuję nowy ....
Interesuje mnie wybór modelu w ustawieniach szeregów czasowych. Dla konkretności załóżmy, że chcę wybrać model ARMA z puli modeli ARMA o różnych rzędach opóźnień. Ostatecznym celem jest prognozowanie . Wyboru modelu można dokonać za pomocą krzyżowa walidacja, stosowanie kryteriów informacyjnych...
W słynnym artykule z 1938 r. („ Rozkład dużych próbek dla wskaźnika prawdopodobieństwa do testowania hipotez złożonych ”, Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks wyprowadził asymptotyczny rozkład (iloraz ) dla hipotez zagnieżdżonych, przy założeniu, że większa hipoteza jest...
Pracuję nad projektem, w którym chcę wyodrębnić trochę informacji o zawartości serii esejów otwartych. W tym konkretnym projekcie 148 osób napisało eseje o hipotetycznej organizacji studenckiej w ramach większego eksperymentu. Chociaż w mojej dziedzinie (psychologia społeczna) typowym sposobem...