Pytania otagowane jako fitting

Proces dopasowywania modelu statystycznego do określonego zbioru danych. Przeważnie wykonywane na komputerze i przy użyciu różnych metod numerycznych, takich jak optymalizacja, całkowanie numeryczne lub symulacja.

3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
6
Dopasuj sinusoidalny termin do danych
Chociaż czytam ten post, nadal nie mam pojęcia, jak zastosować to do moich danych i mam nadzieję, że ktoś może mi pomóc. Mam następujące dane: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, 8.338514, 8.723832, 10.276473, 10.602792, …
26 r  regression  fitting 
1
Wykrywanie wartości odstających w danych zliczania
Mam coś, co naiwnie uważałem za dość prosty problem, który polega na wykrywaniu wartości odstających dla wielu różnych zestawów danych zliczania. W szczególności chcę ustalić, czy jedna lub więcej wartości w serii danych zliczania jest wyższa lub niższa niż oczekiwano w stosunku do reszty zliczeń w rozkładzie. Czynnikiem zakłócającym jest …
1
Kiedy dostępny jest analityczny jakobian, czy lepiej jest przybliżyć Hessian przez
Powiedzmy, że obliczam niektóre parametry modelu, minimalizując resztkowe sumy do kwadratu i zakładam, że moje błędy są gaussowskie. Mój model wytwarza analityczne pochodne, więc optymalizator nie musi używać różnic skończonych. Po zakończeniu dopasowania chcę obliczyć standardowe błędy dopasowanych parametrów. Zasadniczo w tej sytuacji przyjmuje się, że Hesja funkcji błędu jest …
1
MLE vs najmniejsze kwadraty w dopasowywanych rozkładach prawdopodobieństwa
Mam wrażenie, że na podstawie kilku artykułów, książek i artykułów, które przeczytałem, zalecanym sposobem dopasowania rozkładu prawdopodobieństwa na zbiorze danych jest oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE). Jednak jako fizyk bardziej intuicyjny sposób polega na dopasowaniu pdf modelu do empirycznego pdf danych przy użyciu najmniejszych kwadratów. Dlaczego zatem MLE jest lepszy od …
2
Różnica między analizą regresji a dopasowaniem krzywej
Czy ktoś może mi wyjaśnić prawdziwą różnicę między analizą regresji a dopasowaniem krzywej (liniową i nieliniową), podając przykład, jeśli to możliwe? Wydaje się, że obie próbują znaleźć związek między dwiema zmiennymi (zależne vs niezależne), a następnie określić parametr (lub współczynnik) związany z proponowanymi modelami. Na przykład, jeśli mam zestaw danych, …
3
Dopasowanie rozkładu t w R: parametr skalowania
Jak dopasować parametry rozkładu t, tj. Parametry odpowiadające „średniej” i „odchyleniu standardowemu” rozkładu normalnego. Zakładam, że są one nazywane „średnimi” i „skalowaniem / stopniami swobody” dla rozkładu t? Poniższy kod często powoduje błędy „nieudana optymalizacja”. library(MASS) fitdistr(x, "t") Czy najpierw muszę skalować x, czy przeliczać na prawdopodobieństwa? Jak najlepiej to …
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
5
Dlaczego regresja liniowa wykorzystuje funkcję kosztu opartą na pionowej odległości między hipotezą a wejściowym punktem danych?
Powiedzmy, że mamy wejściowe (predyktor) i wyjściowe (odpowiedź) punkty danych A, B, C, D, E i chcemy dopasować linię przez te punkty. Jest to prosty problem do zilustrowania pytania, ale można go również rozszerzyć na większe wymiary. Opis problemu Bieżące najlepsze dopasowanie lub hipoteza jest reprezentowane przez czarną linię powyżej. …
3
Jak mogę programowo wykryć segmenty serii danych, aby pasowały do ​​różnych krzywych?
Czy istnieją udokumentowane algorytmy rozdzielające sekcje danego zestawu danych na różne krzywe najlepszego dopasowania? Na przykład większość ludzi patrząc na ten wykres danych z łatwością podzieliłby go na 3 części: odcinek sinusoidalny, odcinek liniowy i odwrotny odcinek wykładniczy. W rzeczywistości zrobiłem ten konkretny z sinusoidą, linią i prostą formułą wykładniczą. …
3
Jak dopasować splajn do danych zawierających wartości i 1. / 2. pochodną?
Mam zestaw danych, który zawiera, powiedzmy, kilka pomiarów pozycji, prędkości i przyspieszenia. Wszystkie pochodzą z tego samego „biegu”. Mógłbym zbudować układ liniowy i dopasować wielomian do wszystkich tych pomiarów. Ale czy mogę zrobić to samo z splajnami? W jaki sposób można to zrobić? Oto kilka symulowanych danych, które chciałbym dopasować: …
1
Dlaczego średnia arytmetyczna jest mniejsza niż średnia rozkładu w rozkładzie logarytmiczno-normalnym?
Tak, mam losowy proces generowania log-normalnie rozprowadzane zmiennych losowych . Oto odpowiednia funkcja gęstości prawdopodobieństwa:XXX Chciałem oszacować rozkład kilku chwil pierwotnego rozkładu, powiedzmy pierwszy moment: średnią arytmetyczną. Aby to zrobić, narysowałem 100 losowych zmiennych 10000 razy, aby móc obliczyć 10000 oszacowania średniej arytmetycznej. Istnieją dwa różne sposoby oszacowania tego (przynajmniej …
2
ARIMA vs ARMA w zróżnicowanej serii
W R (2.15.2) dopasowałem raz ARIMA (3,1,3) na szeregu czasowym i raz ARMA (3,3) na raz zróżnicowanym szeregu czasowym. Dopasowane parametry różnią się, co przypisałem metodzie dopasowania w ARIMA. Ponadto dopasowanie ARIMA (3,0,3) do tych samych danych co ARMA (3,3) nie da identycznych parametrów, bez względu na zastosowaną metodę dopasowania. …
13 r  time-series  arima  fitting  arma 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.