Preguntas etiquetadas con model

Una formalización de las relaciones entre variables relacionadas estocásticamente (al azar) en forma de ecuaciones matemáticas. NO USE ESTA ETIQUETA POR SI MISMO: siempre incluya una más específica.




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¿Error aditivo o error multiplicativo?
Soy relativamente nuevo en estadísticas y agradecería ayuda para entender esto mejor. En mi campo hay un modelo de forma comúnmente utilizado: PAGt= Po( Vt)αPAGt=PAGo(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Cuando las personas ajustan el modelo a los datos, generalmente lo linealizan y ajustan lo siguiente Iniciar sesión( Pt) = log( Po) + …

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Interpretación geométrica del modelo lineal generalizado.
Para el modelo lineal , podemos tener una buena interpretación geométrica del modelo estimado mediante MCO: y = x β + e . Y es la proyección de y sobre el espacio abarcado por x y residual ey=xβ+ey=xβ+ey=x\beta+ey^=xβ^+e^y^=xβ^+e^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e}y^y^\hat{y}e^e^\hat{e} es perpendicular a este espacio atravesado por x. Ahora, mi pregunta es: …



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¿Cómo realizar la imputación de valores en una gran cantidad de puntos de datos?
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 


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Estime la tasa a la que la desviación estándar escala con una variable independiente
Tengo un experimento en el que estoy tomando medidas de una variable normalmente distribuida ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Sin embargo, experimentos anteriores han proporcionado alguna evidencia de que la desviación estándar es una función afín de una variable independiente , es decirσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| …



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Modelos flexibles e inflexibles en el aprendizaje automático.
Encontré una pregunta simple sobre la comparación de modelos flexibles (es decir, splines) frente a modelos inflexibles (por ejemplo, regresión lineal) en diferentes escenarios. La pregunta es: En general, ¿esperamos que el rendimiento de un método de aprendizaje estadístico flexible funcione mejor o peor que un método inflexible cuando: ¿El …

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Cómo obtener el intervalo de confianza en el cambio de r-cuadrado poblacional
Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para el Modelo 1 …


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