Pytania otagowane jako modeling

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

2
Jakie są standardowe praktyki tworzenia syntetycznych zestawów danych?
Jako kontekst: podczas pracy z bardzo dużym zestawem danych czasami pojawia się pytanie, czy możemy stworzyć syntetyczny zestaw danych, w którym „znamy” związek między predyktorami a zmienną odpowiedzi lub relacje między predyktorami. Z biegiem lat wydaje mi się, że spotykam albo jednorazowe syntetyczne zestawy danych, które wyglądają, jakby zostały przygotowane …
2
Ogólny model liniowy a uogólniony model liniowy (z funkcją powiązania tożsamości?)
To jest mój pierwszy post, więc uspokój się, jeśli nie przestrzegam niektórych standardów! Poszukałem pytania i nic nie wyszło. Moje pytanie dotyczy głównie praktycznych różnic między ogólnym modelowaniem liniowym (GLM) a uogólnionym modelowaniem liniowym (GZLM). W moim przypadku byłoby to kilka zmiennych ciągłych jako współzmiennych i kilka czynników w ANCOVA …
4
Czy masz globalną wizję tych technik analizy?
Obecnie pracuję nad projektem, w którym zasadniczo potrzebuję, podobnie jak wszyscy, aby zrozumieć, w jaki sposób wyjście jest powiązane z wejściem . Szczególną cechą jest to, że dane są mi przekazywane pojedynczo, dlatego chcę aktualizować swoją analizę za każdym razem, gdy otrzymuję nowy . Wierzę, że nazywa się to przetwarzaniem …
6
Wprowadzenie do modelowania równań strukturalnych
Koledzy proszą mnie o pomoc w tym temacie, której tak naprawdę nie wiem. W jednym badaniu postawili hipotezy dotyczące roli niektórych ukrytych zmiennych, a sędzia poprosił ich o sformalizowanie tego w SEM. Ponieważ to, czego potrzebują, nie wydaje się zbyt trudne, myślę, że dam temu szansę ... na razie szukam …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
3
Jak połączyć przedziały ufności dla komponentu wariancji modelu z efektami mieszanymi, gdy używana jest wielokrotna imputacja
Logiką wielokrotnej imputacji (MI) jest przypisywanie brakujących wartości nie jeden raz, ale kilka razy (zwykle M = 5) razy, co skutkuje M zakończonymi zestawami danych. M zakończonych zestawów danych jest następnie analizowanych metodami kompletnych danych, na podstawie których szacunki M i ich błędy standardowe są łączone przy użyciu wzorów Rubina …
2
Określanie modelu różnic w różnicach z wieloma przedziałami czasowymi
Gdy oszacuję model różnic w dwóch przedziałach czasowych, model regresji równoważnej byłby następujący za. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} gdzie jest manekinem równym 1, jeśli obserwacja pochodzi z grupy poddanej leczeniuTreatmentTreatmentTreatment i jest obojętne, które jest równe 1, w okresie czasu po leczeniu doszłoddd Zatem …
2
Metodologia prognozowania VAR
Buduję model VAR do prognozowania ceny aktywów i chciałbym wiedzieć, czy moja metoda jest statystycznie solidna, czy testy, które podałem, są odpowiednie i czy potrzebne są dalsze, aby zapewnić wiarygodną prognozę na podstawie moich zmiennych wejściowych. Poniżej znajduje się mój bieżący proces sprawdzania przyczynowości Grangera i prognozowania wybranego modelu VAR. …
19 r  forecasting  modeling  var 
2
Jak przewidzieć, kiedy nastąpi kolejne wydarzenie, na podstawie czasów poprzednich wydarzeń?
Jestem uczniem szkoły średniej i pracuję nad projektem programowania komputerowego, ale nie mam dużego doświadczenia w statystyce i modelowaniu danych poza kursem statystyki w szkole średniej, więc jestem trochę zdezorientowany. Zasadniczo mam dość dużą listę (zakładając, że jest wystarczająco duża, aby spełnić założenia dla wszelkich testów lub miar statystycznych) czasów, …
1
Jakie jest zdanie społeczności na temat czwartego kwadrantu?
Nassim Taleb, znany ze sławy Black Swan (lub niesławny), opracował koncepcję i opracował coś, co nazywa „mapą granic statystyki” . Jego podstawowym argumentem jest to, że istnieje jeden rodzaj problemu decyzyjnego, w którym stosowanie dowolnego modelu statystycznego jest szkodliwe. Byłyby to wszelkie problemy decyzyjne, w przypadku których konsekwencje podjęcia złej …
4
Czy mogę po prostu usunąć jedną z dwóch zmiennych predykcyjnych, które są wysoce skorelowane liniowo?
Korzystając z współczynnika korelacji Pearsona, mam kilka zmiennych, które są wysoce skorelowane ( i dla 2 par zmiennych, które są w moim modelu).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 Powodem niektórych zmiennych są silnie skorelowane jest z powodu jedna zmienna jest używana w obliczeniach dla innej zmiennej. Przykład: …
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.