Rozumiem uzasadnienie normalizacji kolumn, ponieważ powoduje, że cechy są ważone równo, nawet jeśli nie są mierzone w tej samej skali - jednak często w literaturze najbliższego sąsiada zarówno kolumny, jak i wiersze są znormalizowane. Do czego służy normalizacja wierszy / dlaczego normalizować...
Moje pytanie dotyczy techniki obliczeniowej wykorzystywanej w geoR:::.negloglik.GRFlub geoR:::solve.geoR. W liniowym modelu mieszanym: gdzie i to odpowiednio efekty stałe i losowe. Ponadtoβ b Σ = cov ( Y )Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Podczas...
Wiem, że tradycyjne modele statystyczne, takie jak regresja Cox Proportional Hazards i niektóre modele Kaplana-Meiera, można wykorzystać do przewidywania dni do następnego wystąpienia zdarzenia, np. Niepowodzenia itp., Czyli analizy przeżycia pytania W jaki sposób można zastosować wersję...
Richard Dawkins opisał Ronalda Fishera jako „ojca nowoczesnej statystyki i eksperymentalnego projektu”, linii cytowanej w biografii Fishera w Wikipedii . A także Anders Hald nazwał go „geniuszem, który prawie samodzielnie stworzył podstawy współczesnej nauki statystycznej” w swojej książce A...
O ile mi wiadomo, różnica między modelem logistycznym a modelem odpowiedzi ułamkowej (frm) polega na tym, że zmienna zależna (Y), w której frm wynosi [0,1], ale logistyka to {0, 1}. Ponadto, frm używa estymatora quasi-prawdopodobieństwa do określenia jego parametrów. Zwykle możemy użyć glmdo...
Jak przejść do przekształcania częstego wyniku w przeora bayesowskiego? Rozważmy następujący dość ogólny scenariusz: w przeszłości przeprowadzono eksperyment i zmierzono wynik na pewnym parametrze . Analizy dokonano przy użyciu metodologii częstokrzyskiej. Przedział ufności dla ϕ podano w...
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...
Małe tło Pracuję nad interpretacją analizy regresji, ale bardzo się mylę co do znaczenia r, r do kwadratu i resztkowego odchylenia standardowego. Znam definicje: Charakteryzacje r mierzy siłę i kierunek liniowej zależności między dwiema zmiennymi na wykresie rozrzutu Kwadrat R jest...
Pracuję nad bardzo dużym problemem z regresją liniową, przy czym rozmiar danych jest tak duży, że muszą być przechowywane na klastrze maszyn. Będzie o wiele za duży, aby zgrupować wszystkie próbki w pamięci jednego komputera (nawet dysku) Aby wykonać regresję tych danych, myślę o podejściu...
Szukam odniesienia, w którym udowodniono, że harmoniczna oznacza x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimalizuje (w ) sumę kwadratowych błędów względnychzzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Wiem, że w regresji liniowej zmienna odpowiedzi musi być ciągła, ale dlaczego tak jest? Nie mogę znaleźć w Internecie niczego, co wyjaśniałoby, dlaczego nie mogę używać dyskretnych danych dla zmiennej
Douglas Bates twierdzi, że następujące modele są równoważne „jeśli macierz wariancji-kowariancji dla efektów losowych o wartościach wektorowych ma specjalną formę, zwaną symetrią złożoną” ( slajd 91 w tej prezentacji ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor...
Używam skryptu. To jest dla podstawowych zapisów. Mam ramkę danych, która pokazuje różne kompozycje elementarne w kolumnach na danej głębokości (w pierwszej kolumnie). Chcę z nim wykonać PCA i jestem zdezorientowany co do metody standaryzacji, którą muszę wybrać. Czy ktoś z was wykorzystał te dane...
W Ristnieją trzy sposoby, aby sformatować dane wejściowe dla regresji logistycznej z wykorzystaniem glmfunkcji: Dane mogą być w formacie „binarnym” dla każdej obserwacji (np. Y = 0 lub 1 dla każdej obserwacji); Dane mogą być w formacie „Wilkinson-Rogers” (np. y = cbind(success, failure)), Przy...
Zauważyłem, że w wielu praktycznych zastosowaniach, metody oparte na MCMC są używane do oszacowania parametru, nawet jeśli a posterior jest analityczny (na przykład ponieważ priory były sprzężone). Dla mnie bardziej sensowne jest stosowanie estymatorów MAP niż estymatorów opartych na MCMC. Czy ktoś...
Przewidywane klasy z (binarnej) regresji logistycznej są określane przy użyciu progu prawdopodobieństwa członkostwa w klasie generowanego przez model. Jak rozumiem, domyślnie używa się zwykle 0,5. Ale zmiana progu zmieni przewidywane klasyfikacje. Czy to oznacza, że próg jest hiperparametrem?...
Czy ktoś może poinformować o swoich doświadczeniach z adaptacyjnym estymatorem gęstości jądra? (Istnieje wiele synonimów: adaptacyjny | zmienny | zmienna szerokość, KDE | histogram | interpolator ...) Zmienne oszacowanie gęstości jądra mówi: „zmieniamy szerokość jądra w różnych regionach...
Próbuję ocenić 20-elementowy test wielokrotnego wyboru. Chcę przeprowadzić analizę przedmiotu, taką jak w tym przykładzie . Tak więc dla każdego pytania chcę wartość P i korelację z sumą oraz rozkład wybranych opcji. Nie wiem nic o różnych pakietach oprogramowania statystycznego, ale chciałbym...
Mam duży zestaw danych (20 000 punktów danych), z których chcę pobrać powtarzane próbki 10 punktów danych. Jednak po wybraniu tych 10 punktów danych chcę, aby nie były ponownie wybierane. Próbowałem użyć tej samplefunkcji, ale wydaje się, że nie ma opcji próbkowania bez zamiany przez wiele wywołań...
Pełne ujawnienie: To zadanie domowe. Zamieściłem link do zestawu danych ( http://www.bertelsen.ca/R/logistic-regression.sav ) Moim celem jest zmaksymalizowanie prognozy osób spłacających zaległości kredytowe w tym zbiorze danych. Każdy model, który do tej pory wymyśliłem, przewiduje> 90%...