Perguntas com a marcação «modeling»

Resumindo , quanto mais aprendo sobre estatística, menos confio em artigos publicados em meu campo; Simplesmente acredito que os pesquisadores não estão fazendo suas estatísticas suficientemente bem. Sou leigo, por assim dizer. Sou formado em biologia, mas não tenho educação formal em estatística ou matemática. Gosto de R e frequentemente …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

Como um modelo de regressão pode ser útil se você não conhece a função para a qual está tentando obter os parâmetros? Vi uma pesquisa que dizia que as mães que amamentavam seus filhos eram menos propensas a sofrer de diabetes mais tarde na vida. A pesquisa foi realizada a …

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

Esta pergunta vem à mente há mais de um mês. A edição de fevereiro de 2015 da Amstat News contém um artigo do professor Mark van der Laan, de Berkeley, que censura as pessoas por usarem modelos inexatos. Ele afirma que, usando modelos, a estatística é então uma arte e …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Fiquei me perguntando se existe um modelo estatístico de "folha de dicas" que lista qualquer uma ou mais informações: quando usar o modelo quando não usar o modelo entradas necessárias e opcionais resultados esperados o modelo foi testado em diferentes áreas (política, bio, engenharia, manufatura, etc.)? é aceito na prática …

44 references  modeling 

Eu estava tentando ajustar meus dados em vários modelos e descobri que a fitdistrfunção da biblioteca MASSde Rme dá Negative Binomialo melhor ajuste. Agora, na página da wiki , a definição é dada como: A distribuição NegBin (r, p) descreve a probabilidade de k falhas er sucessos em ensaios k …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Além de literalmente testar cada combinação possível de variáveis ​​em um modelo ( x1:x2ou x1*x2 ... xn-1 * xn). Como você identifica se uma interação DEVE ou PODE existir entre suas variáveis ​​independentes (espero)? Quais são as melhores práticas na tentativa de identificar interações? Existe uma técnica gráfica que você …

35 regression  modeling  interaction 

Atualmente, estou trabalhando para construir um modelo usando uma regressão linear múltipla. Depois de mexer no meu modelo, não tenho certeza de como determinar melhor quais variáveis ​​manter e quais remover. Meu modelo começou com 10 preditores para o DV. Ao usar todos os 10 preditores, quatro foram considerados significativos. …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

Eu tenho quatro séries temporais diferentes de medições horárias: O consumo de calor dentro de uma casa A temperatura fora de casa A radiação solar A velocidade do vento Quero poder prever o consumo de calor dentro de casa. Existe uma clara tendência sazonal, tanto anualmente como diariamente. Como existe …

33 time-series  modeling  arima 

Estou lendo um artigo muito interessante de Sellers e Shmueli sobre modelos de regressão para dados de contagem. Perto do início (p. 944), citam McCullaugh e Nelder (1989) dizendo que a regressão binomial negativa é impopular e tem um vínculo canônico problemático. Encontrei a passagem referida e ela diz (p. …

31 regression  modeling  negative-binomial 

Procedimentos comuns de seleção de variáveis ​​baseadas em dados (por exemplo, avançar, retroceder, passo a passo, todos os subconjuntos) tendem a gerar modelos com propriedades indesejáveis, incluindo: Coeficientes desviados de zero. Erros padrão muito pequenos e intervalos de confiança muito estreitos. Teste estatísticas e valores-p que não possuem o significado …

31 modeling  feature-selection 

Aprendi que, ao lidar com dados usando a abordagem baseada em modelo, o primeiro passo é modelar o procedimento de dados como um modelo estatístico. O próximo passo é desenvolver um algoritmo eficiente / rápido de inferência / aprendizado com base nesse modelo estatístico. Então, eu quero perguntar qual modelo …

28 machine-learning  svm  modeling 

Qual é a diferença entre uma rede bayesiana e um processo de Markov? Acreditava entender os princípios de ambos, mas agora, quando preciso comparar os dois, sinto-me perdido. Eles significam quase o mesmo para mim. Certamente não são. Links para outros recursos também são apreciados.

28 bayesian  references  modeling  markov-process  bayesian-network 

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 

Todas as minhas variáveis ​​são contínuas. Não há níveis. É possível ter interação entre as variáveis?

27 regression  modeling  interaction 

Recentemente, completei uma competição Kaggle na qual a pontuação roc auc foi usada conforme os requisitos da competição. Antes deste projeto, eu normalmente usava a pontuação f1 como métrica para medir o desempenho do modelo. No futuro, me pergunto como devo escolher entre essas duas métricas. Quando usar quais e …

26 machine-learning  modeling  roc  scoring-rules