Perguntas com a marcação «model-selection»

A seleção de modelos é um problema de julgar qual modelo de algum conjunto apresenta o melhor desempenho. Os métodos populares incluemR2, Critérios AIC e BIC, conjuntos de testes e validação cruzada. Até certo ponto, a seleção de recursos é um subproblema da seleção de modelos.

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Quando são aplicáveis ​​os resultados de Shao na validação cruzada de exclusão única?
Em seu artigo Seleção de modelo linear por validação cruzada , Jun Shao mostra que, para o problema de seleção de variáveis ​​na regressão linear multivariada, o método de validação cruzada de sobreaquecimento (LOOCV) é 'assintoticamente inconsistente'. Em inglês simples, ele tende a selecionar modelos com muitas variáveis. Em um …
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Analisar gráficos ACF e PACF
Quero ver se estou no caminho certo analisando meus gráficos ACF e PACF: Histórico: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como o ACF e o PACF mostram valores significativos, presumo que um modelo ARMA atenda minhas necessidades O ACF pode ser usado para estimar a parte MA, ou seja, o valor …
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?
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 
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Quando descartar um termo de um modelo de regressão?
Alguém poderia aconselhar se o seguinte faz sentido: Estou lidando com um modelo linear comum com 4 preditores. Estou pensando em abandonar o termo menos significativo. O valor de é um pouco acima de 0,05. Argumentei a favor de abandoná-lo ao longo destas linhas: Multiplicar a estimativa deste termo por …
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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A regularização pode ser útil se estivermos interessados ​​apenas na modelagem, não na previsão?
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 …
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Medidas de complexidade do modelo
Como podemos comparar a complexidade de dois modelos com o mesmo número de parâmetros? Edit 19/09 : Para esclarecer, a complexidade do modelo é uma medida de quão difícil é aprender com dados limitados. Quando dois modelos ajustam os dados existentes igualmente bem, um modelo com menor complexidade gera menos …
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Determinando a função de ajuste da curva de melhor ajuste a partir das funções linear, exponencial e logarítmica
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 …
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A BIC tenta encontrar um modelo verdadeiro?
Esta pergunta é um acompanhamento ou tentativa de esclarecer uma possível confusão sobre um tópico que eu e muitos outros consideramos um pouco difícil, com relação à diferença entre AIC e BIC. Em uma resposta muito agradável de @Dave Kellen sobre este tópico ( /stats//a/767/30589 ), lemos: Sua pergunta implica …
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Os padrões residuais autocorrelacionados permanecem mesmo em modelos com estruturas de correlação apropriadas, e como selecionar os melhores modelos?
Contexto Esta pergunta usa R, mas trata de questões estatísticas gerais. Estou analisando os efeitos dos fatores de mortalidade (% de mortalidade por doenças e parasitismo) na taxa de crescimento populacional da mariposa ao longo do tempo, onde populações de larvas foram amostradas de 12 locais uma vez por ano …
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