Estatísticas e Big Data

A documentação afirma que R gbm com distribution = "adaboost" pode ser usado para o problema de classificação 0-1. Considere o seguinte fragmento de código: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Pode ser encontrado na …

9 r  gbm 

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …

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 

"Sobre o problema de Behrens-Fisher: uma revisão" de Seock-Ho Kim e Allen S. Cohen Jornal de Estatísticas Educacionais e Comportamentais , volume 23, número 4, inverno, 1998, páginas 356–377 Eu estou olhando para isso e ele diz: Fisher (1935, 1939) escolheu a estatística [onde é a estatística usual de uma …

9 distributions  parameterization  fiducial 

Como não podemos ajustar o modelo ARIMA quando a suposição de variação constante é violada, qual modelo pode ser usado para ajustar séries temporais univariadas?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

Pergunta curta: por que isso é verdade? Pergunta longa: Muito simplesmente, estou tentando descobrir o que justifica essa primeira equação. O autor do livro que estou lendo (contexto aqui, se você quiser, mas não é necessário), afirma o seguinte: Devido à suposição de quase gaussianidade, podemos escrever: p0(ξ)=Aϕ ( ξ)e …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 5 anos . Atualmente, estou tentando implementar alguns algoritmos de aprendizado de máquina por conta própria. Muitos deles …

9 dataset 

Não sei se é totalmente fora de tópico, mas achei que seria útil ter opiniões e uma resposta agregada sobre por que a volatilidade é um tópico importante na econometria financeira. Acho que tudo começou com a teoria do portfólio e a necessidade de entender as propriedades do segundo momento …

9 finance  volatility-forecasting 

Estou começando minha jornada de doutorado, e o objetivo final que me propus é desenvolver RNAs que monitorem o ambiente em que trabalham e ajustem dinamicamente sua arquitetura ao problema em questão. A implicação óbvia é a temporalidade dos dados: se o conjunto de dados não é contínuo e não …

9 machine-learning  neural-networks 

Eu tenho uma pergunta sobre seleção de modelos e desempenho de modelos em regressão logística. Eu tenho três modelos que são baseados em três hipóteses diferentes. Os dois primeiros modelos (vamos chamá-los de zex) têm apenas uma variável explicativa em cada modelo, e o terceiro (vamos chamá-lo de w) é …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

Estou executando estatísticas em 5 IVs (5 traços de personalidade, extroversão, concordância, consciência, neuroticismo, abertura) contra 3 DVs Atitude para PCT, Atitude para CBT, Atitude para PCT vs CBT. Eu também adicionei idade e sexo para ver quais são os outros efeitos. Estou testando para ver se os traços de …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . R parece ser capaz de gerar gráficos de resumo agradáveis ​​dos objetos bugse jagsgerados pelas …

9 r  data-visualization  jags  bugs 

Eu gostaria de executar a regressão linear sobre um conjunto de dados multidimensional. Existem diferenças entre diferentes dimensões em termos de magnitude de ordem. Por exemplo, a dimensão 1 geralmente possui um intervalo de valores de [0, 1] e a dimensão 2 possui um intervalo de valores de [0, 1000]. …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

Aqui está o resumo do resultado do modelo de Coxph que eu usei (usei R e o resultado é baseado no melhor modelo final, ou seja, todas as variáveis ​​explicativas significativas e suas interações estão incluídas): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Pretendo incluir coordenadas como covariáveis ​​na equação de regressão para ajustar a tendência espacial que existe nos dados. Depois disso, quero testar os resíduos na autocorrelação espacial em variação aleatória. Eu tenho várias perguntas: Devo realizar a regressão linear em que apenas variáveis independentes são e coordenadas e, em seguida, …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Eu ajustei o modelo ARIMA (5,1,2) usando a auto.arima()função em R e, observando a ordem, podemos dizer que este não é o melhor modelo para prever. Se existirem outliers na série de dados, qual é o método para ajustar um modelo a esses dados?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima