Preguntas etiquetadas con overdispersion

Tengo una pregunta sobre cómo modelar texto sobre datos de conteo, en particular cómo podría usar la lassotécnica para reducir las características. Digamos que tengo N artículos en línea y el recuento de páginas vistas para cada artículo. Extraje 1 gramo y 2 gramos para cada artículo y quería ejecutar …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized 

R en acción (Kabacoff, 2011) sugiere la siguiente rutina para evaluar la sobredispersión en una regresión logística: Ajustar regresión logística usando distribución binomial: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Ajuste de regresión logística usando distribución cuasibinomial: model_overdispersed <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=quasibinomial(), data=iris) Use chi-cuadrado para probar la sobredispersión: …

9 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning