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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Regresión lineal versus no lineal
Tengo un conjunto de valores xxx e que están teóricamente relacionados exponencialmente:yyy y=axby=axsiy = ax^b Una forma de obtener los coeficientes es aplicando logaritmos naturales en ambos lados y ajustando un modelo lineal: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Otra forma de obtener esto …
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¿Qué son las pruebas de fragmentos?
En respuesta a una pregunta sobre la selección de modelos en presencia de multicolinealidad , Frank Harrell sugirió : Ponga todas las variables en el modelo pero no pruebe el efecto de una variable ajustada por los efectos de las variables competidoras ... Las pruebas fragmentarias de las variables competidoras …
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Comprender los criterios de AIC y Schwarz
Estoy ejecutando un modelo logístico. El conjunto de datos del modelo real tiene más de 100 variables, pero elijo un conjunto de datos de prueba en el que hay alrededor de 25 variables. Antes de eso también hice un conjunto de datos que tenía 8-9 variables. Me dicen que los …
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¿Cómo comparar modelos sobre la base de AIC?
Tenemos dos modelos que usan el mismo método para calcular la probabilidad de registro y el AIC para uno es más bajo que el otro. Sin embargo, el que tiene el AIC más bajo es mucho más difícil de interpretar. Tenemos problemas para decidir si vale la pena introducir la …
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