Pytania otagowane jako modeling

Ten znacznik opisuje proces tworzenia modelu statystycznego lub uczenia maszynowego. Zawsze dodawaj bardziej szczegółowy tag.

9
Czy wyolbrzymiamy znaczenie założenia i oceny modelu w czasach, gdy analizy są często przeprowadzane przez laików
Podsumowując , im więcej dowiaduję się o statystykach, tym mniej ufam opublikowanym artykułom w mojej dziedzinie; Po prostu uważam, że naukowcy nie robią wystarczająco dobrych statystyk. Jestem laikiem, że tak powiem. Mam wykształcenie biologiczne, ale nie mam formalnego wykształcenia w dziedzinie statystyki lub matematyki. Lubię R i często staram się …
5
Zrozumienie regresji - rola modelu
W jaki sposób może posłużyć model regresji, jeśli nie znasz funkcji, dla której próbujesz uzyskać parametry? Widziałem badanie, w którym stwierdzono, że matki karmiące piersią rzadziej chorują na cukrzycę w późniejszym życiu. Badanie pochodziło z badania około 1000 matek i było kontrolowane pod kątem różnych czynników i zastosowano model logiczny. …
8
Czy wszystkie modele są bezużyteczne? Czy jakiś dokładny model jest możliwy - czy użyteczny?
To pytanie ropieło mi w głowie od ponad miesiąca. Numer Amstat News z lutego 2015 r. Zawiera artykuł autorstwa profesora Berkeleya Marka van der Laana, który zbeształ ludzi za używanie niedokładnych modeli. Twierdzi, że przy użyciu modeli statystyka jest więc sztuką, a nie nauką. Według niego, zawsze można użyć „dokładnego …
4
Ściągawka modeli statystycznych
Zastanawiałem się, czy istnieje model statystyczny „ściągawki”, który zawiera jakieś lub więcej informacji: kiedy używać modelu kiedy nie należy używać modelu wymagane i opcjonalne dane wejściowe oczekiwane wyniki czy model został przetestowany w różnych dziedzinach (polityka, bio, inżynieria, produkcja itp.)? czy jest to akceptowane w praktyce lub badaniach? oczekiwana zmiana …
7
Wybór zmiennych do uwzględnienia w modelu wielokrotnej regresji liniowej
Obecnie pracuję nad zbudowaniem modelu przy użyciu wielokrotnej regresji liniowej. Po manipulowaniu moim modelem nie jestem pewien, jak najlepiej określić, które zmienne zachować, a które usunąć. Mój model zaczął się od 10 predyktorów dla DV. Przy zastosowaniu wszystkich 10 predyktorów cztery zostały uznane za znaczące. Jeśli usunę tylko niektóre z …
3
Jak zamontować model ARIMAX z R?
Mam cztery różne serie czasowe pomiarów godzinnych: Zużycie ciepła w domu Temperatura na zewnątrz domu Promieniowanie słoneczne Prędkość wiatru Chcę być w stanie przewidzieć zużycie ciepła w domu. Istnieje wyraźny trend sezonowy, zarówno w ujęciu rocznym, jak i codziennym. Ponieważ istnieje wyraźna korelacja między różnymi seriami, chcę je dopasować za …
3
Dlaczego konieczny jest wybór zmiennych?
Typowe procedury wyboru zmiennych oparte na danych (na przykład do przodu, do tyłu, krokowo, wszystkie podzbiory) mają tendencję do uzyskiwania modeli o niepożądanych właściwościach, w tym: Współczynniki odchylone od zera. Błędy standardowe, które są zbyt małe, a przedziały ufności, które są zbyt wąskie. Testuj statystyki i wartości p, które nie …
2
Jaki jest model statystyczny za algorytmem SVM?
Nauczyłem się, że w przypadku danych przy użyciu podejścia modelowego pierwszym krokiem jest modelowanie procedury danych jako modelu statystycznego. Następnie kolejnym krokiem jest opracowanie wydajnego / szybkiego wnioskowania / algorytmu uczenia się w oparciu o ten model statystyczny. Chcę więc zapytać, który model statystyczny stoi za algorytmem maszyny wektorowej wsparcia …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
6
Jak wybrać pomiędzy ROC AUC a wynikiem F1?
Niedawno ukończyłem zawody Kaggle, w których stosowano wynik roc auc zgodnie z wymogami zawodów. Przed tym projektem zwykle stosowałem wynik F1 jako miarę do pomiaru wydajności modelu. Idąc dalej, zastanawiam się, jak powinienem wybrać pomiędzy tymi dwoma danymi? Kiedy stosować i jakie są ich zalety i wady? Przy okazji, przeczytałem …
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.