Preguntas etiquetadas con modeling

El AIC y el BIC son métodos para evaluar el ajuste del modelo penalizado por el número de parámetros estimados. Según tengo entendido, BIC penaliza más a los modelos por parámetros libres que AIC. Más allá de una preferencia basada en la rigurosidad de los criterios, ¿hay alguna otra razón …

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

Imagine un escenario estándar de aprendizaje automático: Te enfrentas a un gran conjunto de datos multivariado y tienes una comprensión bastante borrosa. Lo que debe hacer es hacer predicciones sobre alguna variable basada en lo que tiene. Como de costumbre, limpia los datos, mira estadísticas descriptivas, ejecuta algunos modelos, los …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

Me gusta el libro de G van Belle sobre Reglas prácticas estadísticas y, en menor medida, Errores comunes en estadística (y cómo evitarlos) de Phillip I Good y James W. Hardin. Abordan las dificultades comunes al interpretar los resultados de los estudios experimentales y de observación y proporcionan recomendaciones prácticas …

85 modeling  eda  rule-of-thumb 

¿Es válido incluir una interacción bidireccional en un modelo sin incluir los efectos principales? ¿Qué pasa si su hipótesis es solo acerca de la interacción, todavía necesita incluir los efectos principales?

85 regression  modeling  interaction  regression-coefficients 

Me pregunto cuál es el valor de tomar una variable predictora continua y dividirla (por ejemplo, en quintiles), antes de usarla en un modelo. Me parece que al agrupar la variable perdemos información. ¿Es esto solo para que podamos modelar efectos no lineales? Si mantenemos la variable continua y no …

78 regression  modeling  continuous-data  binning  regression-strategies 

"Básicamente, todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles". --- Caja, George EP; Norman R. Draper (1987). Construcción de modelos empíricos y superficies de respuesta, p. 424, Wiley. ISBN 0471810339. ¿Cuál es exactamente el significado de la frase anterior?

76 modeling 

El video musical de PSY "Gangnam style" es popular, después de poco más de 2 meses tiene alrededor de 540 millones de espectadores. Aprendí esto de mis hijos preadolescentes durante la cena la semana pasada y pronto la discusión fue en dirección a si era posible hacer algún tipo de …

73 modeling  web 

Pregunta: Quiero estar seguro de algo, ¿el uso de la validación cruzada k-fold con series de tiempo es sencillo o hay que prestar especial atención antes de usarlo? Antecedentes: estoy modelando una serie temporal de 6 años (con cadena semi-markov), con una muestra de datos cada 5 min. Para comparar …

70 time-series  modeling  cross-validation 

En realidad estoy revisando un manuscrito donde los autores comparan modelos de regresión de 5-6 logit con AIC. Sin embargo, algunos de los modelos tienen términos de interacción sin incluir los términos covariables individuales. ¿Tiene sentido hacer esto? Por ejemplo (no específico para los modelos logit): M1: Y = X1 …

68 regression  modeling  interaction  aic 

Esta pregunta se hizo en CV hace algunos años, parece que vale la pena volver a publicar a la luz de 1) orden de magnitud mejor tecnología informática (por ejemplo, computación paralela, HPC, etc.) y 2) técnicas más nuevas, por ejemplo [3]. Primero, un poco de contexto. Supongamos que el …

68 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

Ediciones: He agregado un ejemplo simple: inferencia de la media de la XyoXyoX_i . También he aclarado ligeramente por qué los intervalos creíbles que no coinciden con los intervalos de confianza son malos. Yo, un bayesiano bastante devoto, estoy en medio de una especie de crisis de fe. Mi problema …

68 bayesian  modeling  philosophical  misspecification 

He producido modelos aditivos generalizados para la deforestación. Para tener en cuenta la autocorrelación espacial, he incluido la latitud y la longitud como un término de interacción suavizado (es decir, s (x, y)). He basado esto en la lectura de muchos artículos en los que los autores dicen "para tener …

60 r  modeling  spatial  autocorrelation  gam 

¿Qué se quiere decir cuando decimos que tenemos un modelo saturado?

59 modeling  regression 

¿En qué circunstancias desearía, o no, escalar o estandarizar una variable antes del ajuste del modelo? ¿Y cuáles son las ventajas / desventajas de escalar una variable?

57 modeling  predictive-models  feature-selection  theory  standardization 

De la teoría de la estadística de Mark J. Schervish (página 12): Aunque el teorema de representación de DeFinetti 1.49 es central para motivar modelos paramétricos, en realidad no se usa en su implementación. ¿Cómo es el teorema central para los modelos paramétricos?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric