Perguntas com a marcação «modeling»

Eu tenho um conjunto de dados detalhando um grande número de jogos de críquete (alguns milhares). No críquete, os "jogadores de boliche" jogam repetidamente uma bola em uma sucessão de "batedores". O jogador está tentando tirar o batedor "de fora". A este respeito, é bastante semelhante aos jarros e rebatedores …

9 probability  modeling  games 

No meu campo, a maneira usual de plotar dados emparelhados é como uma série de segmentos finos de linhas inclinadas, sobrepondo-os à mediana e ao IC da mediana para os dois grupos: No entanto, esse tipo de gráfico se torna muito mais difícil de ler à medida que o número …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

Eu tenho alguns modelos preditivos cujo desempenho eu gostaria de testar novamente (ou seja, levar meu conjunto de dados, "rebobinar" para um ponto anterior no tempo e ver como o modelo teria um desempenho prospectivo). O problema é que alguns dos meus modelos foram criados através de um processo interativo. …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

Eu tenho um conjunto de dados de cerca de 5000 recursos. Para esses dados, usei o teste Chi Square para seleção de recursos; depois disso, obtive cerca de 1500 variáveis ​​que mostraram relação de significância com a variável resposta. Agora eu preciso ajustar a regressão logística nisso. Estou usando o …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

Em Dixon, Coles ( 1997 ), eles usaram a estimativa de máxima verossimilhança para os dois modelos independentes de Poisson modificados em (4.3) para modelar as pontuações no futebol. Estou tentando usar R para "reproduzir" os parâmetros alfa e beta, bem como os parâmetros de efeito doméstico (pág. 274, Tabela …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

Como não podemos ajustar o modelo ARIMA quando a suposição de variação constante é violada, qual modelo pode ser usado para ajustar séries temporais univariadas?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

Tenho quase as mesmas perguntas como esta: Como modelar eficientemente a soma das variáveis ​​aleatórias de Bernoulli? Mas a configuração é bem diferente: P ( X i = 1 ) = p i N p iS=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Temos os dados para os resultados das variáveis …

9 distributions  modeling  binomial  random-variable  non-independent 

Temos um conjunto de amostras biológicas bastante caras de obter. Colocamos essas amostras em uma série de testes para gerar dados usados ​​para a construção de um modelo preditivo. Para esse fim, dividimos as amostras em conjuntos de treinamento (70%) e teste (30%). Criamos com sucesso um modelo e o …

9 classification  modeling  experiment-design  cross-validation  bootstrap 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  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 

Estou procurando uma ferramenta de software (preferencialmente de código aberto) para desenhar modelos de equações / misturas estruturais de maneira eficiente e bonita. Depois de examinar o xfig e o graphviz, agora me apego ao pacote geral de gráficos vetoriais inkscape porque parece mais flexível. Gostaria de pesquisar a comunidade …

9 data-visualization  modeling  sem  software 

Eu tenho dados com um pico duplo que estou tentando modelar e há sobreposição suficiente entre os picos que não posso tratá-los independentemente. Um histograma dos dados pode ser algo como isto: Eu criei dois modelos para isso: um usa duas distribuições de Poisson e o outro usa duas distribuições …

9 modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio 

Para a seleção de preditores na regressão linear multivariada com preditores adequados, quais métodos estão disponíveis para encontrar um subconjunto 'ótimo' dos preditores sem testar explicitamente todos os subconjuntos 2 p ? Em 'Applied Survival Analysis', Hosmer & Lemeshow fazem referência ao método de Kuk, mas não consigo encontrar o …

9 modeling  regression  multivariable  model-selection  feature-selection 

Forneceu um tamanho de amostra "N" que pretendo usar para prever dados. Quais são algumas das maneiras de subdividir os dados para que eu use algumas delas para estabelecer um modelo e os demais dados para validar o modelo? Sei que não há resposta em preto e branco para isso, …

9 machine-learning  modeling  sample  validation 

Oi, eu estou estudando técnicas de regressão. Meus dados têm 15 recursos e 60 milhões de exemplos (tarefa de regressão). Quando tentei muitas técnicas conhecidas de regressão (árvore com aumento de gradiente, regressão em árvore de decisão, AdaBoostRegressor etc.), a regressão linear teve um ótimo desempenho. Pontuação quase melhor entre …

9 regression  modeling  deep-learning  model  cart 

Eu estava tentando reaprender as estatísticas bayesianas (toda vez que achava que finalmente as recebia, surge outra coisa que não havia considerado antes ...), mas não estava claro (para mim) o que o processo de geração de dados na estrutura bayesiana, na verdade é. A estrutura frequentista é clara para …

9 bayesian  modeling  prior  frequentist  randomness