Mam pytanie dotyczące właściwej techniki ładowania początkowego w przypadku danych, w których występuje silne grupowanie. Zadanie polegało na ocenie modelu prognostycznego z wieloma zmiennymi efektami mieszanymi na danych dotyczących roszczeń ubezpieczeniowych poprzez ocenę obecnego modelu...
Wiem, że znormalizowane pozostałości Pearson uzyskuje się w tradycyjny probabilistyczny sposób: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−---√rja=yja-πjaπja(1-πja) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} i Pozostałości dewiacji są uzyskiwane w bardziej statystyczny sposób (udział każdego punktu w...
Co to jest model zerowy w regresji i jaki jest związek między modelem zerowym a hipotezą zerową? Dla mojego zrozumienia, czy to oznacza Używasz „średniej zmiennej odpowiedzi” do przewidywania zmiennej odpowiedzi ciągłej? Używasz „rozkładu etykiet” w przewidywaniu zmiennych dyskretnych...
Obecnie oceniam wielokoliniowość w moich zestawach danych. Jakie wartości progowe VIF i wskaźnika stanu poniżej / powyżej sugerują problem? VIF: Słyszałem, że VIF jest problemem.≥ 10≥10\geq 10 Po usunięciu dwóch zmiennych problemowych VIF wynosi dla każdej zmiennej. Czy zmienne wymagają...
Próbuję użyć, lme4::glmer()aby dopasować dwumianowy uogólniony model mieszany (GLMM) ze zmienną zależną, która nie jest binarna, ale zmienna ciągła od zera do jednego. Można myśleć o tej zmiennej jako o prawdopodobieństwie; w rzeczywistości jest to prawdopodobieństwo zgłaszane przez ludzi (w...
Dobrze znam modele z efektami mieszanymi (MEM), ale kolega ostatnio zapytał mnie, jak to się ma do modeli utajonego wzrostu (LGM). Zrobiłem trochę googlingu i wydaje się, że LGM to wariant modelowania równań strukturalnych, który jest stosowany w okolicznościach, w których powtarzane miary są...
Mam sprawdzony przykład (w R), który próbuję zrozumieć dalej. Używam Limmy do stworzenia modelu liniowego i staram się zrozumieć, co dzieje się krok po kroku w obliczeniach zmiany zagięcia. Głównie próbuję dowiedzieć się, co się dzieje, aby obliczyć współczynniki. Z tego, co mogę zrozumieć, rozkład...
Powiedzmy, że mamy następujący problem: Wytypuj, którzy klienci najprawdopodobniej przestaną kupować w naszym sklepie w ciągu najbliższych 3 miesięcy. Dla każdego klienta znamy miesiąc, w którym zaczęliśmy kupować w naszym sklepie, a ponadto mamy wiele funkcji behawioralnych w agregatach...
Niedawno przeprowadziłem analizę wpływu reputacji na opinie (patrz blog ), a następnie miałem kilka pytań na temat być może bardziej pouczającej (lub bardziej odpowiedniej) analizy i grafiki. Tak więc kilka pytań (i nie krępuj się odpowiadać każdemu w szczególności i ignoruj pozostałe): W...
Powiedzmy, że mam N obserwacji, być może wiele czynników, i powtarzam każdą obserwację dwa razy (lub M razy), jak regresja na tym nowym zestawie wielkości NM porównałaby się z regresją na samych oryginalnych
Chciałbym dopasować wyjścia lmera (naprawdę blasku) do dwumianowego przykładu zabawki. Przeczytałem winiety i wierzę, że rozumiem, co się dzieje. Ale najwyraźniej nie. Po utknięciu, naprawiłem „prawdę” w kategoriach efektów losowych i poszedłem po ocenie samych ustalonych efektów. Podaję ten kod...
Jestem inżynierem oprogramowania zajmującym się uczeniem maszynowym. Z mojego zrozumienia, regresja liniowa (taka jak OLS) i klasyfikacja liniowa (taka jak regresja logistyczna i SVM) przewidują na podstawie iloczynu wewnętrznego między wyuczonymi współczynnikami a zmiennymi funkcji...
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Pytanie CV Próbuję podać (a) szczegółową i zwięzłą matematyczną reprezentację modelu efektów mieszanych. Korzystam z lme4pakietu w języku R. Jaka jest prawidłowa reprezentacja matematyczna dla mojego modelu? Dane, pytanie naukowe i kod R. Mój zestaw danych składa się z gatunków w różnych...
Robię regresję proporcjonalną hazardu Coxa przy użyciu R coxph, która obejmuje wiele zmiennych. Resztki Martingale wyglądają świetnie, a reszty Schoenfelda są świetne dla PRAWIE wszystkich zmiennych. Istnieją trzy zmienne, których reszty Schoenfelda nie są płaskie, a charakter zmiennych jest taki,...
Właśnie zacząłem uczyć się używać Stana i rstan. Chyba że zawsze byłem zdezorientowany, jak działały JAGS / BŁĘDY, myślałem, że zawsze musisz zdefiniować jakiś wcześniejszy rozkład dla każdego parametru w modelu, z którego chcesz czerpać. Wygląda na to, że nie musisz tego robić w Stanie na...
Jednym z problemów, które zawsze miałem z modelami mieszanymi, jest wymyślanie wizualizacji danych - takich, które mogłyby skończyć się na papierze lub plakacie - gdy tylko uzyska się wyniki. Obecnie pracuję nad modelem efektów mieszanych Poissona z formułą, która wygląda mniej więcej tak: a...
W modelu efektów mieszanych zaleca się stosowanie stałego efektu do oszacowania parametru, jeśli uwzględniono wszystkie możliwe poziomy (np. Zarówno mężczyzn, jak i kobiety). Ponadto zaleca się stosowanie efektu losowego w celu uwzględnienia zmiennej, jeśli uwzględnione poziomy są tylko losową...
Więc bawiłem się SVM i zastanawiam się, czy to dobra rzecz: Mam zestaw funkcji ciągłych (od 0 do 1) i zestaw cech kategorycznych, które przekonwertowałem na zmienne obojętne. W tym konkretnym przypadku koduję datę pomiaru w zmiennej zastępczej: Są 3 okresy, z których mam dane i zarezerwowałem dla...
Jakie są korzyści ze wskazania struktury kowariancji w GLM (zamiast traktowania wszystkich nie-diagonalnych wpisów w macierzy kowariancji jako zera)? Oprócz odzwierciedlenia tego, co wiemy o danych, robi to poprawić dobroć dopasowania? poprawić dokładność predykcyjną przetrzymywanych...