Pytania otagowane jako predictive-models

Modele predykcyjne to modele statystyczne, których głównym celem jest optymalne przewidywanie innych obserwacji systemu, w przeciwieństwie do modeli, których celem jest sprawdzenie konkretnej hipotezy lub wyjaśnienie zjawiska mechanicznie. Jako takie, modele predykcyjne kładą mniejszy nacisk na interpretację, a większy nacisk na wydajność.

1
Jak przewidujemy rzadkie zdarzenia?
Pracuję nad opracowaniem modelu przewidywania ryzyka ubezpieczeniowego. Modele te mają „rzadkie zdarzenia”, takie jak przewidywanie braku linii lotniczych, wykrywanie usterek sprzętowych itp. Przygotowując zestaw danych, próbowałem zastosować klasyfikację, ale nie mogłem uzyskać przydatnych klasyfikatorów z powodu dużej liczby przypadków negatywnych . Nie mam dużego doświadczenia w statystyce i modelowaniu danych …
7
Unikanie dyskryminacji społecznej w budowaniu modeli
Mam pytania inspirowane niedawnym skandalem rekrutacyjnym w Amazon, w którym oskarżano ich o dyskryminację kobiet w procesie rekrutacji. Więcej informacji tutaj : Specjaliści od uczenia maszynowego Amazon.com Inc odkryli duży problem: ich nowy silnik rekrutacyjny nie lubił kobiet. Zespół buduje programy komputerowe od 2014 roku, aby przejrzeć CV kandydatów do …
3
Wybór między modelem regresji liniowej lub modelem regresji nieliniowej
Jak wybrać między zastosowaniem modelu regresji liniowej a modelem regresji nieliniowej? Moim celem jest przewidzenie Y. W przypadku prostych i zbiorze mogłem zdecydować, które regresja model powinien być stosowany przez wykreślenie wykres punktowy.yxxxyyy W przypadku wielu wariantów, takich jak i . Jak zdecydować, który model regresji należy zastosować? To znaczy, …
1
Dopasowywanie rozkładu do danych przestrzennych
Cross wysyłając moje pytanie z matematyki, aby znaleźć pomoc dotyczącą statystyk. Badam fizyczny proces generujący dane, które ładnie rzutują na dwa wymiary o wartościach nieujemnych. Każdy proces ma (rzutowaną) ścieżkę punktów - y - patrz obrazek poniżej.xxxyyy Przykładowe ścieżki są niebieskie, kłopotliwy typ ścieżki został narysowany ręcznie na zielono, a …
1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
3
Statystyki dotyczące witryn randkowych
Jestem ciekawy, w jaki sposób internetowe systemy randkowe mogą wykorzystywać dane z ankiet do określania dopasowań. Załóżmy, że mają dane dotyczące wyników z poprzednich meczów (np. 1 = szczęśliwe małżeństwo, 0 = brak drugiej randki). Następnie załóżmy, że mieli 2 pytania preferencyjne, „Jak bardzo lubisz zajęcia na świeżym powietrzu? (1 …
2
„Znacząca zmienna”, która nie poprawia przewidywań poza próbą - jak interpretować?
Mam pytanie, które moim zdaniem będzie dość proste dla wielu użytkowników. Używam modeli regresji liniowej, aby (i) zbadać związek kilku zmiennych objaśniających i mojej zmiennej odpowiedzi oraz (ii) przewidzieć moją zmienną odpowiedzi za pomocą zmiennych objaśniających. Wydaje się, że jedna szczególna zmienna objaśniająca X ma znaczący wpływ na moją zmienną …
2
Oceń tylny rozkład predykcyjny w regresji liniowej Bayesa
Jestem zdezorientowany, jak ocenić tylny rozkład predykcyjny dla regresji liniowej Bayesa, pomijając podstawowy przypadek opisany tutaj na stronie 3, i skopiowałem poniżej. p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2) p(\beta, \sigma^2 \mid y) Podstawowym przypadkiem jest ten model regresji liniowej: y=Xβ+ϵ,y∼N(Xβ,σ2)y=Xβ+ϵ,y∼N(Xβ,σ2) y = X \beta …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
2
Regresja procesu Gaussa dla zestawów danych wielowymiarowych
Chciałem tylko sprawdzić, czy ktoś ma jakiekolwiek doświadczenie w stosowaniu regresji procesu Gaussa (GPR) w zestawach danych o dużych wymiarach. Zajmuję się niektórymi z różnych rzadkich metod GPR (np. Rzadkie pseudo-wejściowe GPR), aby zobaczyć, co może zadziałać w przypadku zestawów danych o dużych wymiarach, w których wybór cech jest idealnie …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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.