Perguntas com a marcação «curve-fitting»

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Eu tenho um conjunto de dados que não são ordenados de maneira específica, mas quando plotados claramente têm duas tendências distintas. Uma regressão linear simples não seria realmente adequada aqui devido à clara distinção entre as duas séries. Existe uma maneira simples de obter as duas linhas de tendência lineares …

34 time-series  python  curve-fitting 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

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 

Primeiro, eu não sou estatístico. No entanto, tenho feito análise estatística de redes para meu doutorado. Como parte da análise de rede, plotei uma Função de Distribuição Cumulativa Complementar (CCDF) de graus de rede. O que descobri foi que, diferentemente das distribuições de rede convencionais (por exemplo, WWW), a distribuição …

22 curve-fitting  networks  lognormal  power-law 

EDIT: Como esta pergunta foi inflada, um resumo: encontrando diferentes conjuntos de dados significativos e interpretáveis ​​com as mesmas estatísticas mistas (média, mediana, faixa intermediária e suas dispersões associadas e regressão). O quarteto de Anscombe (consulte Objetivo da visualização de dados de alta dimensão? ) É um exemplo famoso de …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

O trecho a seguir é do Hedge Fund Market Wizzards da Schwager (maio de 2012), uma entrevista com o sempre bem-sucedido gerente de fundos de hedge Jaffray Woodriff: Para a pergunta: "Quais são alguns dos piores erros que as pessoas cometem na mineração de dados?": Muitas pessoas pensam que estão …

21 data-mining  curve-fitting  out-of-sample 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

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 

Isso não é tão fácil para o Google como algumas outras coisas, como, para ser claro, não estou falando de regressão logística no sentido de usar a regressão para prever variáveis ​​categóricas. Estou falando de ajustar uma curva de crescimento logístico a determinados pontos de dados. Para ser específico, é …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

Contexto: De uma pergunta no Mathematics Stack Exchange (Posso criar um programa) , alguém possui um conjunto de pontos e deseja ajustar uma curva linear, exponencial ou logarítmica. O método usual é começar escolhendo um destes (que especifica o modelo) e, em seguida, faça os cálculos estatísticos.x - yx-yx-y Mas …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

Alguém pode me explicar as diferenças reais entre análise de regressão e ajuste de curva (linear e não linear), com um exemplo, se possível? Parece que ambos tentam encontrar uma relação entre duas variáveis ​​(dependente versus independente) e, em seguida, determinam o parâmetro (ou coeficiente) associado aos modelos propostos. Por …

17 regression  multiple-regression  fitting  roc  curve-fitting 

Digamos que eu tenho alguns dados e, em seguida, encaixo os dados em um modelo (uma regressão não linear). Então eu calculo o R ao quadrado ( R2R2R^2 ). Quando R ao quadrado é negativo, o que isso significa? Isso significa que meu modelo é ruim? Eu sei que a …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

Estou tentando criar uma figura que mostra a relação entre cópias virais e cobertura do genoma (GCC). É assim que meus dados são: No começo, acabei de traçar uma regressão linear, mas meus supervisores disseram que estava incorreto e que tentava uma curva sigmoidal. Então eu fiz isso usando geom_smooth: …

15 regression  modeling  curve-fitting  percentage 

Eu não sou muito bom em estatística, então peço desculpas se esta for uma pergunta simplista. Estou ajustando uma curva de alguns dados, e às vezes os meus dados melhor se encaixa uma exponencial negativa na forma , e às vezes o ajuste é mais perto de um * e …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Existem algoritmos documentados para separar seções de um determinado conjunto de dados em diferentes curvas de melhor ajuste? Por exemplo, a maioria dos humanos que olha para esse gráfico de dados o divide rapidamente em três partes: um segmento sinusoidal, um segmento linear e o segmento exponencial inverso. De fato, …

14 fitting  curve-fitting  segmentation 

Estou tentando reproduzir um algoritmo de previsão existente, transmitido por um pesquisador aposentado. O primeiro passo é ajustar alguns dados observados a uma distribuição Weibull, para obter uma forma e escala que serão usadas para prever valores futuros. Estou usando R para fazer isso. Aqui está um exemplo do meu …

14 distributions  curve-fitting