Pytania otagowane jako method-comparison

1
Prognozowanie wydajności zależy bardziej od wiedzy analityka danych niż od metody?
Natknąłem się na pogłoskę, że niektóre badania wykazały, że wydajność modeli predykcyjnych zależy bardziej od wiedzy specjalisty analityka danych w zakresie wybranej metody niż od wyboru metody. Innymi słowy, twierdzenie jest takie, że ważniejsze jest, aby analityk danych znał wybraną metodę, niż to, jak „odpowiednia” metoda wydaje się dla problemu …
5
Jakie są sposoby wykazania, że ​​dwie metody analityczne są równoważne?
Mam dwie różne metody analityczne, które mogą zmierzyć stężenie konkretnej cząsteczki w matrycy (na przykład zmierzyć ilość soli w wodzie) Dwie metody są różne i każda ma swój własny błąd. Jakie sposoby pokazania tych dwóch metod są równoważne (lub nie). Myślę, że wykreślenie wyników z wielu próbek zmierzonych obiema metodami …
3
Wnioskowanie o modelu mieszanki 2-gaussowskiej z MCMC i PyMC
Problem Chcę dopasować parametry modelu prostej populacji mieszanki 2-Gaussa. Biorąc pod uwagę cały szum wokół metod bayesowskich, chcę zrozumieć, czy w przypadku tego problemu wnioskowanie bayesowskie jest lepszym narzędziem niż tradycyjne metody dopasowywania. Do tej pory MCMC radzi sobie bardzo słabo w tym przykładzie z zabawkami, ale może coś przeoczyłem. …
1
Jak porównać siłę dwóch korelacji Pearsona?
Recenzent zapytał mnie, czy przedstawione w tabeli korelacje Pearsona (wartości r) można ze sobą porównać, aby można było twierdzić, że jedna jest „silniejsza” od drugiej (inna niż tylko sprawdzenie rzeczywistych wartości r) . Jak byś to zrobił? Znalazłem tę metodę http://vassarstats.net/rdiff.html ale nie jestem pewien, czy to dotyczy.
1
Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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.