Perguntas com a marcação «modeling»

Essa tag descreve o processo de criação de um modelo estatístico ou de aprendizado de máquina. Sempre adicione uma tag mais específica.

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Conselhos gerais sobre modelagem
Formular um modelo matemático para um problema é um dos aspectos mais subjetivos da estatística, mas também um dos mais importantes. Quais são as melhores referências para lidar com esse tópico crucial, mas muitas vezes negligenciado? E qual famoso estatístico disse algo como "Deixe os dados guiarem o modelo?"


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Pesos e deslocamento podem levar a resultados semelhantes na regressão de poisson?
No "Guia do praticante para modelos lineares generalizados" no parágrafo 1.83, afirma-se que: "No caso particular de um GLM multiplicativo de Poisson, pode ser demonstrado que a reivindicação de modelagem conta com um termo de compensação igual ao logaritmo da exposição produziu resultados idênticos aos da modelagem de frequências de …

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Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

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Independência estatística no mundo real
Eu li o seguinte artigo sobre independência estatística . Em resumo, o artigo argumenta que "é hora de a ciência aposentar a ficção da independência estatística" e continua explicando diferentes razões. Depois de ler o artigo, costumo concordar. Eu queria saber o seguinte: O que pensam outros usuários com validação …


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Encontre distribuição e transforme em distribuição normal
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

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Uma pessoa seleciona repetidamente os dois itens mais semelhantes dentre três. Como modelar / estimar uma distância perceptiva entre os itens?
Uma pessoa recebe três itens, digamos fotos de rostos, e é solicitada a escolher quais dos dois rostos são os mais semelhantes. Isso é repetido várias vezes com diferentes combinações de faces, onde cada face pode ocorrer em várias combinações. Dado esse tipo de dado, eu gostaria de modelar / …

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Modelos de estado oculto vs. modelos sem estado para regressão de séries temporais
Essa é uma pergunta bastante genérica: suponha que eu queira construir um modelo para prever a próxima observação com base nas observações anteriores de ( N pode ser um parâmetro para otimizar experimentalmente). Portanto, basicamente temos uma janela deslizante de recursos de entrada para prever a próxima observação.NNNNNN Eu posso …

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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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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 


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Modelagem de linguagem: por que adicionar 1 é tão importante?
Em muitas aplicações de processamento de linguagem natural, como correção ortográfica, tradução automática e reconhecimento de fala, usamos modelos de linguagem. Os modelos de linguagem são criados geralmente contando com que frequência as seqüências de palavras (n-gramas) ocorrem em um corpus grande e normalizando as contagens para criar uma probabilidade. …

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Versão flexível da regressão logística
Estou tentando ajustar uma regressão logística em que há uma enorme diferença no número de pontos de dados em ambos os grupos (70 Vs 10.000). Um amigo estatístico meu me disse que esse é um problema conhecido com regressão logística e que, para esses tipos de números, superajusta os dados …


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