Kiedy jesteś tym, który wykonuje tę pracę, mając świadomość tego, co robisz, masz poczucie, że nadmiernie dopasowujesz się do modelu. Po pierwsze, możesz śledzić trend lub pogorszenie w skorygowanym kwadracie R. modelu. Można również śledzić podobne pogorszenie wartości p współczynników regresji...
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...
Moim zadaniem jest przetestowanie, czy występuje zmiana w macierzy kowariancji 6 zmiennych. Wartości 6 zmiennych mierzy się dwukrotnie od tych samych podmiotów (3 lata między pomiarami). Jak mogę to zrobić? Większość pracy wykonywałem za pomocą
Powiedzmy, że otrzymujesz dwa wielowymiarowe zestawy danych, powiedzmy stary i nowy, i że powinny być one wygenerowane przez ten sam proces (dla którego nie masz modelu), ale być może gdzieś wzdłuż linii zbierania / tworzenia dane, coś poszło nie tak. Nie chcesz używać nowych danych jako,...
Potrzebuję wzoru na prawdopodobieństwo zdarzenia w n-zmiennym rozkładzie Bernoulliego przy danych prawdopodobieństwa dla pojedynczego elementu i dla par elementów . Równoważnie mogę dać średnią i kowariancji .X∈{0,1}nX∈{0,1}nX\in\{0,1\}^n P ( X i = 1 ∧ X j = 1 ) = p i j...
Używam Singular Value Decomposition jako techniki redukcji wymiarowości. Biorąc pod uwagę Nwektory wymiaru D, ideą jest przedstawienie cech w przekształconej przestrzeni o nieskorelowanych wymiarach, która kondensuje większość informacji danych w wektorach własnych tej przestrzeni w malejącym...
Obecnie pracuję nad problemem, w którym mamy niewielki zestaw danych i interesuje mnie wpływ przyczynowy leczenia na wynik. Mój doradca polecił mi wykonać regresję jednowymiarową na każdym predyktorze z wynikiem jako odpowiedzią, a następnie przypisaniem leczenia jako odpowiedzią. Tzn. Poproszono...
W następstwie ZZK jest pytanie o jego problem z ujemnymi symulacji, zastanawiam się jakie są parametryzowane rodziny rozkładów na dodatniej k-wymiarowa ćwiartce, , dla których kowariancji macierzy może być ustawiony.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Jak omówiono z zzk , rozpoczęcie od rozkładu na i...
Obecnie używam następującego procesu do ładowania wielowymiarowego szeregu czasowego w R: Określ rozmiary bloków - uruchom funkcję b.starw nppakiecie, która tworzy rozmiar bloku dla każdej serii Wybierz maksymalny rozmiar bloku Uruchom tsbootw dowolnej serii, używając wybranego rozmiaru...
Pracuję nad niektórymi technikami grupowania, w których dla danej grupy wektorów wymiaru d zakładam wielowymiarowy rozkład normalny i obliczam przykładowy średni wektor d-wymiarowy i macierz kowariancji próbki. Potem, gdy stara się zdecydować, czy nowy, niewidzialny, d-wymiarowy wektor należy do...
Jak mogę testować efekty w analizie ANOVA typu split-plot, używając odpowiednich porównań modeli do użycia z argumentami Xi w R? Znam i Dalgaard (2007) [1]. Niestety szczotkuje tylko projekty Split-Plot. Robi to w całkowicie losowy sposób z dwoma czynnikami wewnątrz
Dane gaussowskie rozmieszczone w jednym wymiarze wymagają dwóch parametrów do jego scharakteryzowania (średnia, wariancja), a plotka głosi, że około 30 losowo wybranych próbek jest zwykle wystarczających do oszacowania tych parametrów z dość dużą pewnością. Ale co się stanie, gdy liczba wymiarów...
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...
Dwuwymiarowy rozkład normalny ze średnią i macierzą kowariancji można ponownie zapisać we współrzędnych biegunowych o promieniu kącie . Moje pytanie brzmi: jaki jest rozkład próbkowania , to znaczy odległość od punktu do szacowanego środka danej macierzy kowariancji próbki...
Korzystając z dwójki wartości uzyskanych w wyniku analizy głównego składnika, możliwe jest zbadanie zmiennych objaśniających, które składają się na każdy podstawowy składnik. Czy jest to również możliwe w przypadku liniowej analizy dyskryminacyjnej? Podane przykłady wykorzystują Dane to „Dane Iris...
Staram się podsumować to, co do tej pory rozumiałem w karanej analizie wielowymiarowej z wielowymiarowymi zestawami danych, i wciąż uzyskanie właściwej definicji kary miękkiego progowania w porównaniu z penalizacją Lasso (lub ).L1L1L_1 Dokładniej, wykorzystałem rzadką regresję PLS do analizy...
Chciałbym przeprowadzić analizę interwencyjną w celu oszacowania wyników decyzji politycznej dotyczącej sprzedaży alkoholu w czasie. Jestem jednak całkiem nowy w analizie szeregów czasowych, więc mam kilka pytań dla początkujących. Analiza literatury ujawnia, że inni badacze wykorzystali ARIMA...
Zmienne zależne w MANOVA nie powinny być „zbyt silnie skorelowane”. Ale jak silna korelacja jest zbyt silna? Interesujące byłoby uzyskanie opinii ludzi na ten temat. Na przykład, czy kontynuowałbyś MANOVA w następujących sytuacjach? Y1 i Y2 są skorelowane z ip < 0,005r = 0,3r=0.3r=0.3p <...
Pracując głównie z danymi przekrojowymi do tej pory i bardzo niedawno przeglądając, skanując potykając się o kilka wstępnych literatur szeregów czasowych, zastanawiam się, jaką rolę odgrywają zmienne objaśniające w analizie szeregów czasowych. Chciałbym wyjaśnić trend zamiast usuwania trendów....
W ustawieniach regresji jednowymiarowej próbujemy modelować y= Xβ+ N O I s Ey=Xβ+noisey = X\beta +noise gdzie wektor obserwacji i macierz projektowa z predyktorami. Rozwiązaniem jest \ beta_0 = (X ^ TX) ^ {- 1} Xy . n X ∈ R n × m m β 0 = ( X T X ) - 1 X yy∈ Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈ Rn ×...