Estadísticas y Big Data predictive-models

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Resultados de las elecciones de Estados Unidos en 2016: ¿Qué salió mal con los modelos de predicción?

Primero fue Brexit , ahora las elecciones estadounidenses. Muchas predicciones de modelos se cumplieron por un amplio margen, y ¿hay lecciones que aprender aquí? Hasta las 4 pm PST de ayer, los mercados de apuestas seguían favoreciendo a Hillary 4 a 1. Supongo que los mercados de apuestas, con dinero …

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Diferencias entre validación cruzada y bootstrapping para estimar el error de predicción

Me gustaría conocer su opinión sobre las diferencias entre la validación cruzada y el arranque para estimar el error de predicción. ¿Funciona mejor para conjuntos de datos pequeños o grandes conjuntos de datos?

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Diferencia entre intervalos de confianza e intervalos de predicción

Para un intervalo de predicción en regresión lineal, todavía usa para generar el intervalo. También usa esto para generar un intervalo de confianza de . ¿Cuál es la diferencia entre los dos?E[Y| x0]mi^[ YEl | x]= β0 0^+ β^1XE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xmi[ YEl | X0 0]E[Y|x0]E[Y|x_0]

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Generar una variable aleatoria con una correlación definida con una variable o variables existentes

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

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Pensamientos prácticos sobre modelos explicativos versus predictivos

En abril, asistí a una charla en la serie de seminarios grupales de Estadística del Departamento de Matemáticas de la UMD llamada "¿Explicar o predecir?". La charla fue impartida por el profesor Galit Shmueli, que enseña en la Smith Business School de la UMD. Su charla se basó en una …

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¿Cómo puedo ayudar a asegurar que los datos de prueba no se filtren en los datos de entrenamiento?

Supongamos que tenemos a alguien construyendo un modelo predictivo, pero que alguien no está necesariamente versado en los principios estadísticos o de aprendizaje automático adecuados. Tal vez estamos ayudando a esa persona mientras está aprendiendo, o tal vez esa persona está utilizando algún tipo de paquete de software que requiere …

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Las variables a menudo se ajustan (por ejemplo, estandarizadas) antes de hacer un modelo: ¿cuándo es una buena idea y cuándo es mala?

¿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?

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Alternativas a la regresión logística en R

Me gustaría tener tantos algoritmos que realicen la misma tarea que la regresión logística. Es decir, algoritmos / modelos que pueden dar una predicción a una respuesta binaria (Y) con alguna variable explicativa (X). Me alegraría que después de nombrar el algoritmo, si también mostrara cómo implementarlo en R. Aquí …

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¿Es una buena idea ajustar los valores p en una regresión múltiple para comparaciones múltiples?

Supongamos que es un investigador / econométrico de ciencias sociales que intenta encontrar predictores relevantes de la demanda de un servicio. Tiene 2 variables de resultado / dependientes que describen la demanda (utilizando el servicio sí / no y el número de ocasiones). Tiene 10 variables predictoras / independientes que …

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¿Cuándo los datos no balanceados son realmente un problema en Machine Learning?

Ya teníamos varias preguntas sobre datos desequilibrados al usar regresión logística , SVM , árboles de decisión , embolsado y una serie de otras preguntas similares, ¡lo que lo convierte en un tema muy popular! Desafortunadamente, cada una de las preguntas parece ser específica del algoritmo y no encontré ninguna …

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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

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calculado manualmente

Sé que esto es bastante específico Rpregunta, pero puede estar pensando en proporción de varianza explicado, R2R2R^2 , de forma incorrecta. Aquí va. Estoy tratando de usar el Rpaquete randomForest. Tengo algunos datos de entrenamiento y datos de prueba. Cuando ajusto un modelo de bosque aleatorio, la randomForestfunción le permite …

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Variación de las estimaciones de validación cruzada de

TL, DR: Parece que, al contrario de lo que se repite con frecuencia, la validación cruzada de dejar uno fuera (LOO-CV), es decir,plegar CV con(el número de pliegues) igual a N (el número de observaciones de entrenamiento): arroja estimaciones del error de generalización que son las menos variables para cualquier …

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Cuándo y cómo usar variables explicativas estandarizadas en regresión lineal

Tengo 2 preguntas simples sobre regresión lineal: ¿Cuándo se aconseja estandarizar las variables explicativas? Una vez que la estimación se lleva a cabo con valores estandarizados, ¿cómo se puede predecir con nuevos valores (cómo se debe estandarizar los nuevos valores)? Algunas referencias serían útiles.

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¿Cómo manejar un modelo de predicción "autodestructivo"?

Estaba viendo una presentación de un especialista de ML de un minorista importante, donde habían desarrollado un modelo para predecir eventos agotados. Supongamos por un momento que con el tiempo, su modelo se vuelve muy preciso, ¿no sería de alguna manera "autodestructivo"? Es decir, si el modelo realmente funciona bien, …

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