Perguntas com a marcação «model-comparison»

Comparar dois ou mais modelos se ajustam a um conjunto de dados comum. Pode fazer parte do processo de "seleção do modelo".


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Armadilhas de modelos lineares mistos
Quais são algumas das principais armadilhas do uso de modelos lineares de efeitos mistos? Quais são as coisas mais importantes a serem testadas / observadas na avaliação da adequação do seu modelo? Ao comparar modelos do mesmo conjunto de dados, quais são as coisas mais importantes a serem procuradas?


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Quando usar vários modelos para previsão?
Esta é uma pergunta bastante geral: Eu normalmente descobri que o uso de vários modelos diferentes supera um modelo ao tentar prever uma série temporal fora da amostra. Existem bons documentos que demonstrem que a combinação de modelos superará um único modelo? Existem práticas recomendadas para combinar vários modelos? Algumas …



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Comparando dois modelos de regressão linear
Gostaria de comparar dois modelos de regressão linear que representam taxas de degradação de um mRNA ao longo do tempo sob duas condições diferentes. Os dados para cada modelo coletados independentemente. Aqui está o conjunto de dados. Log de tempo (horas) (tratamento A) log (tratamento B) 0 2,02 1,97 0 …



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Como incorporar um outlier inovador na observação 48 no meu modelo ARIMA?
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

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Modelo binomial negativo de comparação e quase-Poisson
Corri modelos binomiais negativos e quase-Poisson com base em uma abordagem de teste de hipóteses. Meus modelos finais, usando os dois métodos, têm covariáveis ​​e interações diferentes. Parece que não há padrões quando planto meus resíduos nos dois casos. Assim, eu queria saber qual teste eu poderia usar para ver …




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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

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