Ten znacznik opisuje proces tworzenia modelu statystycznego lub uczenia maszynowego. Zawsze dodawaj bardziej szczegółowy tag.
AIC i BIC są metodami oceny dopasowania modelu karanymi za liczbę oszacowanych parametrów. Jak rozumiem, BIC karze modele bardziej za wolne parametry niż AIC. Czy poza preferencjami opartymi na rygorystycznych kryteriach istnieją jeszcze inne powody, by preferować AIC zamiast BIC lub...
Wyobraź sobie standardowy scenariusz uczenia maszynowego: Masz do czynienia z dużym, wielowymiarowym zestawem danych i rozumiesz go dość niewyraźnie. To, co musisz zrobić, to przewidzieć jakąś zmienną na podstawie tego, co masz. Jak zwykle czyścisz dane, przeglądasz statystyki opisowe,...
Czy kiedykolwiek jest uzasadnione włączenie dwukierunkowej interakcji do modelu bez uwzględnienia głównych efektów? Co jeśli twoja hipoteza dotyczy tylko interakcji, czy nadal musisz uwzględnić główne
Lubię książkę G van Belle'a na temat statystycznych reguł kciuka oraz, w mniejszym stopniu, typowych błędów w statystyce (i jak ich uniknąć) autorstwa Phillipa I Gooda i Jamesa W. Hardina. Odnoszą się do typowych problemów podczas interpretacji wyników badań eksperymentalnych i obserwacyjnych oraz...
Zastanawiam się, jaka jest wartość biorąc ciągłą zmienną predykcyjną i dzieląc ją (np. Na kwintyle) przed użyciem jej w modelu. Wydaje mi się, że binowanie zmiennej powoduje utratę informacji. Czy to tylko po to, abyśmy mogli modelować efekty nieliniowe? Gdybyśmy utrzymywali zmienną ciągłą i...
„Zasadniczo wszystkie modele są błędne, ale niektóre są przydatne”. --- Box, George EP; Norman R. Draper (1987). Empiryczne budowanie modeli i powierzchnie reakcji, str. 424, Wiley. ISBN 0471810339. Jakie jest dokładnie znaczenie powyższej frazy?
Teledysk PSY „Gangnam style” jest popularny, po nieco ponad 2 miesiącach ma około 540 milionów widzów. Nauczyłem się tego od moich czternastu dzieci podczas obiadu w zeszłym tygodniu i wkrótce dyskusja poszła w kierunku, czy można było przewidzieć, ilu widzów będzie za 10-12 dni i kiedy (/ jeśli)...
Pytanie: Chcę się czegoś upewnić, czy stosowanie k-krotnej walidacji krzyżowej z szeregami czasowymi jest proste, czy też należy na to zwrócić szczególną uwagę? Tło: modeluję 6-letni szereg czasowy (z łańcuchem pół-markowa), z próbką danych co 5 minut. Aby porównać kilka modeli, używam 6-krotnej...
Właśnie recenzuję manuskrypt, w którym autorzy porównują modele regresji logit 5-6 z AIC. Jednak niektóre modele mają warunki interakcji bez uwzględnienia poszczególnych warunków zmiennych towarzyszących. Czy ma to kiedykolwiek sens? Na przykład (nie dotyczy modeli rejestrujących): M1: Y = X1 +...
Edycje: Dodałem prosty przykład: wnioskowanie o średniej XiXjaX_i . Wyjaśniłem też nieco, dlaczego wiarygodne przedziały niepasujące do przedziałów ufności są złe. Ja, dość pobożny Bayesjan, jestem w trakcie pewnego rodzaju kryzysu wiary. Mój problem jest następujący. Załóżmy, że chcę...
To pytanie zostało zadane w CV kilka lat temu, wydaje się, że warto je przesłać w świetle 1) lepszej technologii obliczeniowej rzędu wielkości (np. Obliczenia równoległe, HPC itp.) I 2) nowszych technik, np. [3]. Po pierwsze, jakiś kontekst. Załóżmy, że celem nie jest testowanie hipotez, nie...
Stworzyłem uogólnione modele dodatków do wylesiania. Aby uwzględnić autokorelację przestrzenną, uwzględniłem szerokość i długość geograficzną jako wygładzony termin interakcji (tj. S (x, y)). Oparłem to na przeczytaniu wielu artykułów, w których autorzy mówią: „aby uwzględnić przestrzenną...
Co należy rozumieć, gdy mówimy, że mamy model
W jakich okolicznościach chciałbyś skalować lub standaryzować zmienną przed dopasowaniem modelu? A jakie są zalety / wady skalowania
Z teorii statystyki Mark J. Schervish (strona 12): Chociaż twierdzenie DeFinetti o reprezentacji 1.49 ma zasadnicze znaczenie dla motywowania modeli parametrycznych, w rzeczywistości nie jest wykorzystywane w ich implementacji. W jaki sposób twierdzenie jest kluczowe dla modeli...
Podsumowując , im więcej dowiaduję się o statystykach, tym mniej ufam opublikowanym artykułom w mojej dziedzinie; Po prostu uważam, że naukowcy nie robią wystarczająco dobrych statystyk. Jestem laikiem, że tak powiem. Mam wykształcenie biologiczne, ale nie mam formalnego wykształcenia w...
W jaki sposób może posłużyć model regresji, jeśli nie znasz funkcji, dla której próbujesz uzyskać parametry? Widziałem badanie, w którym stwierdzono, że matki karmiące piersią rzadziej chorują na cukrzycę w późniejszym życiu. Badanie pochodziło z badania około 1000 matek i było kontrolowane pod...
To pytanie ropieło mi w głowie od ponad miesiąca. Numer Amstat News z lutego 2015 r. Zawiera artykuł autorstwa profesora Berkeleya Marka van der Laana, który zbeształ ludzi za używanie niedokładnych modeli. Twierdzi, że przy użyciu modeli statystyka jest więc sztuką, a nie nauką. Według niego,...
Zastanawiałem się, czy istnieje model statystyczny „ściągawki”, który zawiera jakieś lub więcej informacji: kiedy używać modelu kiedy nie należy używać modelu wymagane i opcjonalne dane wejściowe oczekiwane wyniki czy model został przetestowany w różnych dziedzinach (polityka, bio, inżynieria,...
Starałam się dopasować swoje dane w różnych modelach i zorientowali się, że fitdistrfunkcja z biblioteki MASSz Rdaje mi Negative Binomialjak najlepszego dopasowania. Teraz ze strony wiki definicja jest podana jako: Rozkład NegBin (r, p) opisuje prawdopodobieństwo k awarii i r sukcesów w próbach...