Preguntas etiquetadas con model-selection

La selección del modelo es un problema para juzgar qué modelo de algún conjunto funciona mejor. Los métodos populares incluyenR2, Criterios AIC y BIC, conjuntos de pruebas y validación cruzada. Hasta cierto punto, la selección de características es un subproblema de la selección del modelo.

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¿Cuándo son aplicables los resultados de Shao en la validación cruzada de dejar uno fuera?
En su artículo Linear Model Selection by Cross-Validation , Jun Shao muestra que para el problema de la selección de variables en la regresión lineal multivariante, el método de validación cruzada de dejar-fuera-fuera (LOOCV) es 'asintóticamente inconsistente'. En inglés simple, tiende a seleccionar modelos con demasiadas variables. En un estudio …
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Analizar parcelas ACF y PACF
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 …
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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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¿Puede ser útil la regularización si solo nos interesa el modelado, no el pronóstico?
¿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 …
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Medidas de complejidad del modelo.
¿Cómo podemos comparar la complejidad de dos modelos con el mismo número de parámetros? Edición 19/09 : para aclarar, la complejidad del modelo es una medida de lo difícil que es aprender de datos limitados. Cuando dos modelos se ajustan igualmente bien a los datos existentes, un modelo con menor …
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Determinación de la función de ajuste de curva de mejor ajuste a partir de funciones lineales, exponenciales y logarítmicas
Contexto: De una pregunta sobre Mathematics Stack Exchange (¿Puedo construir un programa) , alguien tiene un conjunto de puntos y , y quiere ajustarle una curva, lineal, exponencial o logarítmica. El método habitual es comenzar eligiendo uno de estos (que especifica el modelo) y luego hacer los cálculos estadísticos.x−yx−yx-y Pero …
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¿BIC intenta encontrar un modelo verdadero?
Esta pregunta es un seguimiento o intento de aclarar la posible confusión con respecto a un tema que yo y muchos otros encontramos un poco difícil, con respecto a la diferencia entre AIC y BIC. En una muy buena respuesta de @Dave Kellen sobre este tema ( /stats//a/767/30589 ) leemos: …
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¿Los patrones residuales autocorrelacionados permanecen incluso en modelos con estructuras de correlación apropiadas y cómo seleccionar los mejores modelos?
Contexto Esta pregunta usa R, pero trata sobre cuestiones estadísticas generales. Estoy analizando los efectos de los factores de mortalidad (% de mortalidad por enfermedad y parasitismo) en la tasa de crecimiento de la población de polillas a lo largo del tiempo, donde se tomaron muestras de las poblaciones de …
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