Perguntas com a marcação «interpretation»

A regularização pode ser útil se estivermos interessados ​​apenas em estimar (e interpretar) os parâmetros do modelo, e não em previsão ou previsão? Vejo como a regularização / validação cruzada é extremamente útil se seu objetivo é fazer boas previsões sobre novos dados. Mas e se você estiver fazendo economia …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

Eu tenho uma pergunta sobre os modelos ARIMA. Digamos que eu tenha uma série temporal que gostaria de prever e um modelo parece ser uma boa maneira de conduzir o exercício de previsão. Agora, os atrasados implicam que minha série hoje seja influenciada por eventos anteriores. Isso faz sentido. Mas …

19 regression  time-series  interpretation 

Eu estive pesquisando na Internet em toda parte ... Ainda não encontrei uma visão geral muito boa de como interpretar gráficos de análise de correspondência 2D. Alguém poderia dar alguns conselhos sobre como interpretar as distâncias entre pontos? Talvez um exemplo ajude, aqui está um gráfico que é encontrado em …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

Eu tenho uma variável dependente ordinal, facilidade, que varia de 1 (não é fácil) a 5 (muito fácil). Aumentos nos valores dos fatores independentes estão associados a um aumento na classificação de facilidade. Duas das minhas variáveis ​​independentes ( condAe condB) são categóricas, cada uma com 2 níveis e 2 …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Eu estou lendo esta nota . Na página 2, declara: "Quanto da variação nos dados é explicada por um determinado modelo de regressão?" "A interpretação da regressão é sobre a média dos coeficientes; a inferência é sobre sua variação". Eu li sobre essas afirmações várias vezes, por que nos preocuparíamos …

19 regression  variance  interpretation 

Entendo o conceito de que é a média para quando a variável categórica é igual a 0 (ou é o grupo de referência), dando a interpretação final de que o coeficiente de regressão é a diferença na média das duas categorias. Mesmo com> 2 categorias, eu assumiria que cada explica …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

Costuma-se argumentar que a estrutura bayesiana tem uma grande vantagem na interpretação (sobre frequentista), porque calcula a probabilidade de um parâmetro dado os dados - vez de como no exemplo quadro freqüentista. Por enquanto, tudo bem.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Vamos considerar as duas distribuições de probabilidade a seguir P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 divergência de Kullback-Leibler igual a . Quero saber em geral o que esse número me mostra? Geralmente, a divergência Kullback-Leibler me …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

Se meu resultado do teste t unilateral for significativo, mas o tamanho da amostra for pequeno (por exemplo, abaixo de 20 ou mais), ainda posso confiar nesse resultado? Caso contrário, como devo lidar e / ou interpretar esse resultado?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

Eu executei essa regressão logística ordinal em R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Eu recebi este resumo do modelo: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

A resposta para a pergunta Relação entre os coeficientes de correlação phi, Matthews e Pearson? mostra que os três métodos de coeficiente são todos equivalentes. Não sou da estatística, então deve ser uma pergunta fácil. O artigo de Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) descreve o seguinte: "A correlation of: C = 1 indicates …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

Estou tentando entender como posso obter a importância do recurso de uma variável categórica que foi dividida em variáveis ​​dummy. Estou usando o scikit-learn, que não lida com variáveis ​​categóricas para você, como R ou H2O. Se eu dividir uma variável categórica em variáveis ​​dummy, obtenho importâncias de recurso separadas …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

Eu sou novo no glmnetpacote e ainda não tenho certeza de como interpretar os resultados. Alguém poderia me ajudar a ler o seguinte gráfico de rastreamento? O gráfico foi obtido executando o seguinte: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Eu tenho alguns dados que são delimitados entre 0 e 1. Eu usei o betaregpacote em R para ajustar um modelo de regressão com os dados delimitados como a variável dependente. Minha pergunta é: como interpretar os coeficientes da regressão?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Costumo ouvir a afirmação de que as estatísticas bayesianas podem ser altamente subjetivas. O argumento principal é que a inferência depende da escolha de um prior (mesmo que alguém possa usar o princípio de indiferença ou entropia máxima para escolher um prior). Em comparação, afirma a alegação, as estatísticas freqüentistas …

14 bayesian  interpretation  frequentist  philosophical