Perguntas com a marcação «modeling»

Dada uma sequência de entradas, preciso determinar se essa sequência tem uma certa propriedade desejada. A propriedade só pode ser verdadeira ou falsa, ou seja, existem apenas duas classes possíveis às quais uma sequência pode pertencer. A relação exata entre a sequência e a propriedade não é clara, mas acredito …

14 machine-learning  classification  modeling 

Recentemente, perguntas de navegação aleatória provocaram a memória de comentários de um de meus professores há alguns anos, alertando sobre o uso de proporções em modelos de regressão. Então comecei a ler sobre isso, levando eventualmente a Kronmal 1993. Quero ter certeza de que estou interpretando corretamente as sugestões dele …

14 regression  modeling  interaction  weighted-regression  ratio 

Um banco de dados de (população, área, forma) pode ser usado para mapear a densidade populacional atribuindo um valor constante de população / área a cada forma (que é um polígono, como um bloco de recenseamento, área, município, estado, qualquer que seja). No entanto, as populações geralmente não são distribuídas …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Lendo sobre métodos e resultados de análises estatísticas, especialmente em epidemiologia, muitas vezes ouço sobre ajustes ou controle dos modelos. Como você explicaria, para um não estatístico, o propósito disso? Como você interpreta seus resultados após controlar determinadas variáveis? Um pequeno passo a passo em Stata ou R, ou um …

14 regression  modeling  epidemiology 

Esta é uma pergunta sobre uma prática ou método seguido por alguns dos meus colegas. Ao fazer um modelo de regressão logística, vi pessoas substituindo variáveis ​​categóricas (ou variáveis ​​contínuas que são colocadas em bin) por seus respectivos pesos de evidência (WoE). Isso é supostamente feito para estabelecer uma relação …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

Eu estava lendo os modelos lineares de livros da Faraway com R (1ª edição) no último fim de semana. Faraway tinha um capítulo chamado "Estratégia Estatística e Incerteza do Modelo". Ele descreveu (página 158) que ele artificialmente gerado alguns dados usando um modelo muito complicado, então ele perguntou a seus …

13 predictive-models  modeling  interpretation 

Sou relativamente novo em estatística e gostaria de ajudar a entender melhor isso. No meu campo, há um modelo comumente usado do formulário: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Quando as pessoas ajustam o modelo aos dados, elas geralmente o linearizam e ajustam os seguintes registro( Pt) = log( Po) + …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

Eu perguntei sobre isso antes e realmente tenho lutado para identificar o que torna um parâmetro de modelo e o que o torna uma variável latente. Portanto, analisando vários tópicos sobre este tópico neste site, a principal distinção parece ser: Variáveis ​​latentes não são observadas, mas têm uma distribuição de …

13 bayesian  modeling  random-variable  latent-variable 

Digamos que tenho um problema de seleção de modelos e estou tentando usar o AIC ou o BIC para avaliar os modelos. Isso é direto para modelos que possuem algum número kkk de parâmetros com valor real. No entanto, e se um de nossos modelos (por exemplo, o modelo de …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Estou procurando conselhos e comentários que tratem da análise de proporções e taxas. No campo em que trabalho, a análise de proporções em particular é generalizada, mas li alguns artigos que sugerem que isso pode ser problemático, estou pensando em: Kronmal, Richard A. 1993. Correlação espúria e a falácia do …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding 

Estou executando um modelo de equação estrutural (SEM) em Amos 18. Eu estava procurando por 100 participantes para o meu experimento (usado livremente), que foi considerado provavelmente não suficiente para realizar um SEM bem-sucedido. Foi-me dito repetidamente que SEM (junto com EFA, CFA) é um procedimento estatístico de "grande amostra". …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p<20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

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 …

13 time-series  modeling  model-comparison 

Gostaria de comparar os modelos selecionados com cume, laço e rede elástica. A Fig. Abaixo mostra os caminhos dos coeficientes usando todos os três métodos: crista (Fig A, alfa = 0), laço (Fig B; alfa = 1) e rede elástica (Fig C; alfa = 0,5). A solução ideal depende do …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Eu estive explorando várias ferramentas de previsão e constatei que os Modelos Aditivos Generalizados (GAMs) têm o maior potencial para essa finalidade. GAMs são ótimos! Eles permitem que modelos complexos sejam especificados de maneira muito sucinta. No entanto, essa mesma sucessão está me causando alguma confusão, especificamente no que diz …

12 r  modeling  gam  mgcv