Preguntas etiquetadas con interpretation

¿Puede ser útil la regularización si solo estamos interesados ​​en estimar (e interpretar) los parámetros del modelo, no en el pronóstico o la predicción? Veo cómo la regularización / validación cruzada es extremadamente útil si su objetivo es hacer buenos pronósticos sobre nuevos datos. Pero, ¿qué pasa si estás haciendo …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

Tengo una pregunta sobre los modelos ARIMA. Digamos que tengo una serie temporal que me gustaría pronosticar y un modelo parece una buena forma de realizar el ejercicio de pronóstico. Ahora las rezagadas implican que mi serie de hoy está influenciada por eventos anteriores. Esto tiene sentido. Pero, ¿cuál es …

19 regression  time-series  interpretation 

He estado buscando en Internet a lo largo y ancho ... Todavía no he encontrado una buena visión general de cómo interpretar los gráficos de análisis de correspondencia 2D. ¿Podría alguien ofrecer algún consejo para interpretar las distancias entre puntos? Quizás un ejemplo ayudaría, aquí hay una trama que se …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

Tengo una variable dependiente ordinal, facilidad, que varía de 1 (no fácil) a 5 (muy fácil). Los aumentos en los valores de los factores independientes están asociados con una mayor calificación de facilidad. Dos de mis variables independientes ( condAy condB) son categóricas, cada una con 2 niveles, y 2 …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales …

19 regression  variance  interpretation 

Entiendo el concepto de que es la media para cuando la variable categórica es igual a 0 (o es el grupo de referencia), dando la interpretación final de que el coeficiente de regresión es la diferencia en la media de las dos categorías. Incluso con> 2 categorías, supongo que cada …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

A menudo se argumenta que el marco bayesiano tiene una gran ventaja en la interpretación (más frecuente), porque calcula la probabilidad de un parámetro dados los datos - lugar de como en el marco frecuentista. Hasta aquí todo bien.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) Pero, toda la ecuación se basa en: p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ).p(θ)p(x)p(\theta|x) = {p(x|\theta) . …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Consideremos las siguientes dos distribuciones de probabilidad P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 He calculado la divergencia de Kullback-Leibler que es igual a 0.4928202580.4928202580.492820258 , quiero saber en general ¿qué me muestra este número? En general, …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

Si el resultado de mi prueba t unilateral es significativo pero el tamaño de la muestra es pequeño (por ejemplo, inferior a 20 o menos), ¿puedo confiar en este resultado? Si no es así, ¿cómo debo tratar y / o interpretar este resultado?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

Ejecuté esta regresión logística ordinal en R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Tengo este resumen del modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

La respuesta a la pregunta ¿ Relación entre los coeficientes de correlación phi, Matthews y Pearson? muestra que los tres métodos de coeficientes son todos equivalentes. No soy de estadísticas, por lo que debería ser una pregunta fácil. El artículo de Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) describe lo siguiente: "A correlation of: C …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

Estoy tratando de entender cómo puedo obtener la importancia de una variable categórica que se ha desglosado en variables ficticias. Estoy usando scikit-learn que no maneja variables categóricas para usted como R o h2o. Si divido una variable categórica en variables ficticias, obtengo características de entidad separadas por clase en …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

Soy nuevo en el glmnetpaquete y todavía no estoy seguro de cómo interpretar los resultados. ¿Podría alguien ayudarme a leer el siguiente diagrama de seguimiento? El gráfico se estaba obteniendo ejecutando lo siguiente: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la regresión?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

A menudo escucho la afirmación de que las estadísticas bayesianas pueden ser muy subjetivas. El argumento principal es que la inferencia depende de la elección de un previo (a pesar de que uno podría usar el principio de indiferencia o entropía máxima para elegir un previo). En comparación, según el …

14 bayesian  interpretation  frequentist  philosophical