Estadísticas y Big Data

¿Es posible obtener una correlación positiva entre un regresor y una respuesta ( +0,43) y, después de eso, obtener un coeficiente negativo en el modelo de regresión ajustado para este regresor? No estoy hablando de cambios en el signo del regresor entre algunos modelos. El signo del coeficiente siempre permanece. …

12 correlation  multiple-regression  regression-coefficients 

Ejecuté un SVM contra un conjunto de datos dado e hice la siguiente observación: Si cambio la cantidad de características para construir el clasificador, la cantidad de vectores de soporte resultantes también cambiará. Me gustaría saber cómo explicar este tipo de escenario.

12 machine-learning  classification  svm  kernel-trick 

Probablemente, esta es una pregunta muy básica, pero parece que no puedo encontrar una respuesta sólida para ella. Espero aquí, puedo. Actualmente estoy leyendo documentos como preparación para mi propia tesis de maestría. Actualmente, estoy leyendo un artículo que investiga la relación entre los tweets y las características del mercado …

12 correlation  data-transformation  logarithm 

Supongamos que tengo una matriz de recomendaciones al estilo de Netflix, y quiero construir un modelo que prediga posibles clasificaciones de películas futuras para un usuario determinado. Usando el enfoque de Simon Funk, se usaría el descenso de gradiente estocástico para minimizar la norma de Frobenius entre la matriz completa …

12 svd  recommender-system 

¿Existe una buena cuenta expositiva publicada, con detalles matemáticos, de los diversos enfoques que se han llevado al problema de Behrens-Fisher?

12 inference  references 

¿Alguna vez los bayesianos sostienen que su enfoque generaliza el enfoque frecuentista, porque uno puede usar antecedentes no informativos y, por lo tanto, puede recuperar una estructura típica de modelo frecuentista? ¿Alguien puede referirme a un lugar donde pueda leer sobre este argumento, si realmente se usa? EDITAR: Esta pregunta …

12 bayesian  references  frequentist 

Para una competencia reciente de Kaggle, definí (manualmente) 10 características adicionales para mi conjunto de entrenamiento, que luego se usarían para entrenar un clasificador aleatorio de bosques. Decidí ejecutar PCA en el conjunto de datos con las nuevas características, para ver cómo se comparaban entre sí. Descubrí que ~ 98% …

12 classification  pca  random-forest 

Los investigadores a menudo usan dos medidas que tienen elementos muy similares y argumentan que miden cosas diferentes (por ejemplo, "Siempre me preocupo cuando estoy cerca de autos"; "Tengo miedo de los autos"). Llamemos a las medidas hipotéticas Medida y ansiedad del miedo a los automóviles de la escala de …

12 factor-analysis  confirmatory-factor  eda 

Estoy en el proceso de desarrollar empíricamente un cuestionario y utilizaré números arbitrarios en este ejemplo para ilustrar. Por contexto, estoy desarrollando un cuestionario psicológico destinado a evaluar los patrones de pensamiento comúnmente identificados en personas que tienen trastornos de ansiedad. Un elemento podría verse como " Necesito revisar el …

12 factor-analysis  reliability  psychometrics  latent-variable  validity 

¿Es mejor diferenciar una serie (suponiendo que la necesite) antes de usar un Arima O mejor usar el parámetro d dentro de Arima? Me sorprendió cuán diferentes son los valores ajustados dependiendo de qué ruta se tome con el mismo modelo y datos. ¿O estoy haciendo algo incorrectamente? install.packages("forecast") library(forecast) …

12 r  time-series  arima 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . He estado trabajando con algunos datos de tiempo de ciclo de proceso y escalado utilizando el puntaje …

12 normality-assumption  standardization  weibull 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . He visto muchos lugares donde tienen conjuntos de datos de entrada / salida donde primero crean una …

12 bias  bias-correction 

Tengo la siguiente función de probabilidad: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} dónde z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mi modelo se parece Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Esto se visualiza a través de una curva de probabilidad que se parece a la de abajo. Estoy …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

¿Cuál es la relación entre el análisis discriminante lineal y la regla de Bayes? Entiendo que LDA se usa en la clasificación al tratar de minimizar la relación de la varianza dentro del grupo y entre la varianza del grupo, pero no sé cómo se usa la regla de Bayes …

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Tengo problemas de rendimiento al usar el MCMCglmmpaquete en R para ejecutar un modelo de efectos mixtos. El código se ve así: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) Hay alrededor de 20,000 observaciones en los datos y están agrupadas en alrededor de 200 escuelas. Eliminé todas …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics