Wykonuję model regresji Poissona z 1 zmienną odpowiedzi i 6 współzmiennymi. Wybór modelu za pomocą AIC daje model ze wszystkimi zmiennymi towarzyszącymi, a także 6 warunkami interakcji. BIC daje jednak model z tylko 2 zmiennymi towarzyszącymi i bez warunków interakcji. Czy to możliwe, że dwa...
Jest dobrze ustalone, przynajmniej wśród statystyków pewnego wyższego kalibru, że modele z wartościami statystyki AIC mieszczącymi się w pewnym progu wartości minimalnej należy uznać za odpowiednie jako model minimalizujący statystyki AIC. Na przykład w [1, s. 221] znajdujemy Wtedy modele z...
Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby...
W literaturze oba terminy są często używane synonimicznie lub przeplatają się. Teraz próbuję znaleźć wyraźne rozróżnienie między tymi dwoma terminami. Z mojego punktu widzenia hipoteza jest zwykle wyrażana za pomocą modelu. Więc nawet jeśli przetestujemy hipotezę zerową vs. alternatywną, z mojej...
Rozważam dużą (ale skończoną) przestrzeń modeli o różnym stopniu złożoności, które eksploruję za pomocą RJMCMC . Wstęp na wektorze parametrów dla każdego modelu jest dość pouczający. W jakich przypadkach (jeśli w ogóle) powinienem się martwić paradoksem Jeffreysa-Lindleya faworyzującym prostsze...
Rozumiem więc, że wybór zmiennych jest częścią wyboru modelu. Ale na czym dokładnie polega wybór modelu? Czy to coś więcej niż następujące: 1) wybierz rozkład dla swojego modelu 2) wybrać zmienne objaśniające,? Pytam o to, ponieważ czytam artykuł Burnham i Anderson: AIC kontra BIC, w którym...
Zostało pokazane , że ABC wybór modelu z użyciem czynników Bayesa nie ma być zalecane ze względu na obecność błędu pochodzących z wykorzystaniem statystyk podsumowujących. Wniosek w tym artykule opiera się na badaniu zachowania popularnej metody aproksymacji współczynnika Bayesa (algorytm...
Oświadczenie: To jest praca domowa. Próbuję znaleźć najlepszy model dla cen diamentów, w zależności od kilku zmiennych i wydaje mi się, że mam do tej pory całkiem niezły model. Natknąłem się jednak na dwie zmienne, które są oczywiście współliniowe: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth,...
Chris Chatfield, którego wiele wysokiej jakości książek i artykułów lubiłem czytać, w (1) udziela następujących rad: Na przykład prawdopodobnie należy dokonać wyboru między modelami szeregów czasowych ARIMA o niskich i w przybliżeniu równych wartościach AIC, nie na podstawie tego, co daje...
Ostatnio próbuję dowiedzieć się więcej na temat uczenia się online (to absolutnie fascynujące!), A jednym z tematów, którego nie byłem w stanie dobrze zrozumieć, jest sposób myślenia o wyborze modelu w kontekście offline i online. Konkretnie, załóżmy, szkolimy klasyfikator w trybie offline, na...
Mam oczywiście bimodalny rozkład wartości, który staram się dopasować. Dane mogą być dobrze dopasowane do 2 normalnych funkcji (bimodalnych) lub 3 normalnych funkcji. Ponadto istnieje prawdopodobny fizyczny powód dopasowania danych do 3. Im więcej parametrów zostanie wprowadzonych, tym lepsze...
Używam PyMC3 do uruchamiania modeli bayesowskich na moich danych. Jestem nowy w modelowaniu bayesowskim, ale według niektórych postów na blogach , Wikipedii i kontroli jakości z tej witryny wydaje się, że poprawnym podejściem jest zastosowanie współczynnika Bayesa i kryterium BIC, aby móc wybrać...
Nie znam się tak dobrze na tej literaturze, więc proszę wybacz mi, jeśli jest to oczywiste pytanie. Ponieważ AIC i BIC zależą od maksymalizacji prawdopodobieństwa, wydaje się, że można ich używać jedynie do względnych porównań między zestawem modeli próbujących dopasować dany zestaw danych....
Używam pakietu randomForest w R do opracowania losowego modelu lasu w celu wyjaśnienia ciągłego wyniku w „szerokim” zestawie danych z większą liczbą predyktorów niż próbek. W szczególności dopasowuję jeden model RF, umożliwiając procedurze wybranie zestawu ~ 75 zmiennych predykcyjnych, które moim...
Biorąc pod uwagę wielokrotne sprawdzanie poprawności krzyżowej regresji logistycznej i wynikające z niej wielokrotne oszacowania każdego współczynnika regresji, w jaki sposób należy zmierzyć, czy predyktor (lub zestaw predyktorów) jest / są stabilne i znaczące na podstawie współczynników regresji ?...
Mam zestaw danych z trzema zmiennymi, gdzie wszystkie zmienne są liczbowe. Nazwijmy to , i . Dopasowuję model regresji z perspektywy Bayesa za pomocą MCMCyyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Zrobiłem analizę eksploracyjną, a wykres rozrzutu sugeruje, że należy użyć wyrażenia kwadratowego. Następnie zamontowałem...
Struktura danych > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 3.6 1.7 8.6 ... $ MVMNT : Factor w/ 2 levels "_Withd","Appr": 2 2 1 1...
Mam pytanie dotyczące porównania modeli z wykorzystaniem czynników Bayesa. W wielu przypadkach statystycy są zainteresowani zastosowaniem podejścia bayesowskiego z niewłaściwymi priory (na przykład niektóre priory Jeffreysa i referencyjne priory). Moje pytanie brzmi: w tych przypadkach, gdy tylny...
Załóżmy, że mam odpowiedzi dwuwymiarowe ze znaczną korelacją. Próbuję porównać dwa sposoby modelowania tych wyników. Jednym ze sposobów jest modelowanie różnicy między dwoma wynikami: Innym sposobem jest użycie lub ich: ( y i j = β 0 + czas + X ′ β
Otrzymałem trzy zredukowane modele z oryginalnego pełnego modelu przy użyciu wybór do przodu eliminacja wsteczna Technika penalizacji L1 (LASSO) Dla modeli uzyskanych za pomocą selekcji do przodu / eliminacji wstecznej uzyskałem oszacowane krzyżowo oszacowanie błędu prognozowania przy użyciu...