Preguntas etiquetadas con modeling

Me gustaría comparar modelos seleccionados con cresta, lazo y red elástica. La figura a continuación muestra las rutas de los coeficientes utilizando los 3 métodos: cresta (Fig. A, alfa = 0), lazo (Fig. B; alfa = 1) y red elástica (Fig. C; alfa = 0.5). La solución óptima depende del …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

He estado explorando una serie de herramientas para pronosticar, y he encontrado que los Modelos Aditivos Generalizados (GAM) tienen el mayor potencial para este propósito. ¡Los GAM son geniales! Permiten especificar modelos complejos de manera muy sucinta. Sin embargo, esa misma brevedad me está causando cierta confusión, específicamente con respecto …

12 r  modeling  gam  mgcv 

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 

Disculpas de antemano si alguna de la terminología que uso es incorrecta. Agradecería cualquier corrección. Si lo que describo como "corte" tiene un nombre diferente, avíseme y puedo actualizar la pregunta. La situación que me interesa es esta: tiene variables independientes xx\bf{x} una sola variable dependiente yyy . Lo dejaré …

12 regression  modeling  survival  censoring 

Tengo un conjunto de datos de series temporales en el que estoy tratando de ajustar un Modelo de Markov Oculto (HMM) para estimar el número de estados latentes en los datos. Mi pseudo código para hacer esto es el siguiente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Estoy buscando modelar algunos datos, pero no estoy seguro de qué tipo de modelo puedo usar. Tengo datos de conteo y quiero un modelo que proporcione estimaciones paramétricas tanto de la media como de la varianza de los datos. Es decir, tengo varios factores predictivos y quiero determinar si alguno …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Tengo un conjunto de datos que representa la disminución exponencial. Me gustaría ajustar una función exponencial a estos datos. He intentado iniciar sesión transformando la variable de respuesta y luego usando mínimos cuadrados para ajustar una línea; usando un modelo lineal generalizado con una función de enlace de registro y …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

¿Alguien puede explicar por qué usamos Log Linear Models en términos muy simples? Vengo de experiencia en ingeniería, y esto realmente está resultando ser un tema difícil para mí, estadísticas que es. Estaré agradecido por una respuesta.

12 modeling  log-linear 

Estoy buscando un modelo entre los precios de las acciones de energía y el clima. Tengo el precio del MWatt comprado entre los países de Europa y muchos valores sobre el clima (archivos Grib). Cada hora en un período de 5 años (2011-2015). Precio / dia Esto es por día …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Cualquiera que siga el béisbol probablemente haya escuchado sobre el desempeño inesperado del tipo MVP del José Bautista de Toronto. En los cuatro años anteriores, bateó aproximadamente 15 jonrones por temporada. El año pasado llegó a 54, un número superado por solo 12 jugadores en la historia del béisbol. En …

11 r  regression  modeling 

Joshua Epstein escribió un artículo titulado "¿Por qué modelar?" disponible en http://www.santafe.edu/media/workingpapers/08-09-040.pdf en el que da 16 razones: Explicar (muy distinto de predecir) Guía de recolección de datos Ilumina la dinámica del núcleo Sugerir analogías dinámicas Descubre nuevas preguntas Promover un hábito científico de la mente. Resultados vinculados (paréntesis) a …

11 modeling 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Tengo preguntas inspiradas en el reciente escándalo de reclutamiento de Amazon, donde fueron acusadas de discriminación contra las mujeres en su proceso de reclutamiento. Más información aquí : Los especialistas en aprendizaje automático de Amazon.com Inc descubrieron un gran problema: a su nuevo motor de reclutamiento no le gustaban las …

10 predictive-models  modeling  model