Pytania otagowane jako model-comparison

Porównanie dwóch lub więcej modeli pasujących do wspólnego zbioru danych. Może być częścią procesu „wyboru modelu”.

3
Pułapki liniowych modeli mieszanych
Jakie są niektóre z głównych pułapek korzystania z liniowych modeli mieszanych efektów? Jakie są najważniejsze rzeczy do przetestowania / na które należy zwrócić uwagę przy ocenie odpowiedniości modelu? Porównując modele tego samego zestawu danych, jakie są najważniejsze rzeczy, których należy szukać?
5
Kiedy używać wielu modeli do prognozowania?
To jest dość ogólne pytanie: Zazwyczaj stwierdziłem, że użycie wielu różnych modeli przewyższa jeden model, gdy próbuję przewidzieć szereg czasowy na podstawie próby. Czy są jakieś dobre dokumenty, które pokazują, że kombinacja modeli przewyższy pojedynczy model? Czy istnieją jakieś najlepsze praktyki dotyczące łączenia wielu modeli? Niektóre referencje: Hui Zoua, Yuhong …
4
Jaki jest związek między ANOVA w celu porównania średnich z kilku grup a ANOVA w celu porównania modeli zagnieżdżonych?
Do tej pory widziałem ANOVA używaną na dwa sposoby: Po pierwsze , w moim tekście statystyki wprowadzającej ANOVA została wprowadzona jako sposób porównania średnich z trzech lub więcej grup, jako ulepszenie w porównaniu z parami, w celu ustalenia, czy jeden ze średnich ma statystycznie istotną różnicę. Po drugie , w …
2
Porównanie dwóch modeli regresji liniowej
Chciałbym porównać dwa modele regresji liniowej, które reprezentują szybkości degradacji mRNA w czasie w dwóch różnych warunkach. Dane dla każdego modelu zbierane niezależnie. Oto zestaw danych. Rejestr czasu (godziny) (leczenie A) dziennik (leczenie B) 0 2,02 1,97 0 2,04 2,06 0 1,93 1,96 2 2,02 1,91 2 2,00 1,95 2 …
3
Porównywanie modeli regresji na danych zliczania
Niedawno dopasowałem 4 modele regresji wielokrotnej dla tych samych danych predykcyjnych / odpowiedzi. Dwa modele pasuję do regresji Poissona. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Dwa modele pasuję do ujemnej regresji dwumianowej. library(MASS) model.nb …
1
Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość odstającą do mojego modelu, aby móc jej używać do celów prognozowania? Nie …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
1
Ocena wydajności prognozowania szeregów czasowych
Mam Dynamiczny Naiwny model Bayesa wyszkolony w zakresie kilku zmiennych czasowych. Dane wyjściowe modelu są prognozami P(Event) @ t+1szacowanymi dla każdego t. Fabuła P(Event)versus timejest taka, jak podano na poniższym rysunku. Na tym rysunku czarna linia przedstawia P(Event)zgodnie z przewidywaniami mojego modelu; pozioma linia czerwona oznacza uprzedniej prawdopodobieństwo zdarzenia zdarzeń; …
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.