Estadísticas y Big Data

¿Cuál es la diferencia entre regresión logística y logit? Entiendo que son similares (o incluso la misma cosa) pero ¿alguien podría explicar la (s) diferencia (s) entre estos dos? ¿Se trata de probabilidades?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Me gustaría saber si existe un código para entrenar una red neuronal convolucional para hacer una clasificación de series de tiempo. He visto algunos documentos recientes ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) pero no estoy seguro de si existe algo o si lo he codificado yo mismo.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Me encontré con un comentario en The Chemical Statistician de que una mediana de muestra a menudo podría ser una opción para una estadística suficiente, pero, además del caso obvio de una o dos observaciones donde es igual a la media de la muestra, no puedo pensar en otro no …

21 median  exponential-family  sufficient-statistics  chemistry 

Quiero ver si estoy en el camino correcto analizando mis gráficos ACF y PACF: Antecedentes: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como tanto ACF como PACF muestran valores significativos, supongo que un modelo ARMA satisfará mis necesidades El ACF se puede usar para estimar la parte MA, es decir, el valor …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

¿Cuáles son los métodos que utilizan los algoritmos de aprendizaje del árbol de decisión para tratar los valores perdidos? ¿Simplemente llenan el espacio usando un valor llamado falta? Gracias.

21 missing-data  cart 

Tengo un conjunto de datos con tres variables categóricas y quiero visualizar la relación entre las tres en un gráfico. ¿Algunas ideas? Actualmente estoy usando los siguientes tres gráficos: Cada gráfico es para un nivel de depresión basal (leve, moderado, severo). Luego, dentro de cada gráfico, miro la relación entre …

21 r  data-visualization  categorical-data 

Entiendo que si un proceso depende de valores anteriores de sí mismo, entonces es un proceso AR. Si depende de errores anteriores, entonces es un proceso de MA. ¿Cuándo ocurriría una de estas dos situaciones? ¿Alguien tiene un ejemplo sólido que ilumine el problema subyacente con respecto a lo que …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . Tengo una pregunta con respecto a la interpretación de parámetros para un GLM con una variable dependiente distribuida gamma. Esto es lo que R devuelve para mi GLM con un enlace …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Tengo un experimento de medidas repetidas donde la variable dependiente es un porcentaje, y tengo múltiples factores como variables independientes. Me gustaría usar glmerel paquete R lme4para tratarlo como un problema de regresión logística (especificando family=binomial) ya que parece acomodar esta configuración directamente. Mis datos se ven así: > head(data.xvsy) …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

En un pequeño conjunto de datos ( ) con el que estoy trabajando, varias variables me dan una predicción / separación perfecta . Por lo tanto, utilizo la regresión logística de Firth para tratar el problema.n ∼ 100norte∼100n\sim100 Si selecciono el mejor modelo por AIC o BIC , ¿debo incluir …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Estoy estudiando árboles de clasificación y regresión, y una de las medidas para la ubicación dividida es el puntaje GINI. Ahora estoy acostumbrado a determinar la mejor ubicación dividida cuando el registro de la razón de probabilidad de los mismos datos entre dos distribuciones es cero, lo que significa que …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

¿Alguien puede proporcionar una lista clara de las diferencias entre la regresión log-lineal y la regresión logística? Entiendo que el primero es un modelo de regresión lineal simple, pero no tengo claro cuándo se debe usar cada uno.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Sé que los anteriores no tienen por qué ser adecuados y que la función de probabilidad tampoco se integra en 1. Pero, ¿la parte posterior debe ser una distribución adecuada? ¿Cuáles son las implicaciones si es / no es?

21 distributions  bayesian  posterior 

Para un modelo lineal , el término de contracción siempre es .y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) ¿Cuál es la razón por la que no término de sesgo (intercepción) ? ¿Deberíamos reducir el término de sesgo en los modelos de redes neuronales?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Necesito encontrar la distribución de la variable aleatoria donde y todos s son independientes. Sé que es posible encontrar primero el producto de todas las funciones generadoras de momentos para s, y luego transformarlo de nuevo para obtener la distribución deSin embargo, me pregunto si existe una forma general para …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation