Estatísticas e Big Data predictive-models

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Resultados das eleições nos EUA em 2016: o que deu errado nos modelos de previsão?

Primeiro foi o Brexit , agora a eleição dos EUA. Muitas previsões de modelos tiveram uma margem ampla e existem lições a serem aprendidas aqui? Ainda às 16:00 PST de ontem, os mercados de apostas ainda favoreciam Hillary por 4 a 1. Entendo que os mercados de apostas, com dinheiro …

108 predictive-models ensemble confounding

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Diferenças entre validação cruzada e bootstrapping para estimar o erro de previsão

Gostaria que seus pensamentos sobre as diferenças entre validação cruzada e bootstrapping estimassem o erro de previsão. Funciona melhor para tamanhos de conjuntos de dados pequenos ou grandes?

103 cross-validation predictive-models bootstrap

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Diferença entre intervalos de confiança e intervalos de previsão

Para um intervalo de previsão de regressão linear você ainda usa E [ Y | X ] = ^ p 0 + β 1 x para gerar o intervalo. Você também usa isso para gerar um intervalo de confiança de E [ Y | x 0 ] . Qual a …

80 regression confidence-interval predictive-models prediction-interval

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Gere uma variável aleatória com uma correlação definida para uma (s) variável (s) existente (s)

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis resultantes em uma …

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Pensamentos práticos sobre modelagem explicativa vs. modelagem preditiva

Em abril, participei de uma palestra na série de seminários do grupo de Estatísticas do Departamento de Matemática da UMD denominada "Explicar ou prever?". A palestra foi proferida pelo Prof. Galit Shmueli, que leciona na Smith Business School da UMD. Sua palestra foi baseada na pesquisa que ela fez para …

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Como posso ajudar a garantir que os dados de teste não vazem para os dados de treinamento?

Suponha que tenhamos alguém construindo um modelo preditivo, mas que alguém não seja necessariamente versado em princípios estatísticos ou de aprendizado de máquina adequados. Talvez estejamos ajudando essa pessoa enquanto ela está aprendendo, ou talvez essa pessoa esteja usando algum tipo de pacote de software que requer conhecimento mínimo para …

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As variáveis são frequentemente ajustadas (por exemplo, padronizadas) antes de criar um modelo - quando é uma boa ideia e quando é ruim?

Em que circunstâncias você deseja ou não deseja dimensionar ou padronizar uma variável antes do ajuste do modelo? E quais são as vantagens / desvantagens de escalar uma variável?

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Alternativas à regressão logística em R

Eu gostaria de ter muitos algoritmos que executam a mesma tarefa que a regressão logística. Ou seja, algoritmos / modelos que podem fornecer uma previsão para uma resposta binária (Y) com alguma variável explicativa (X). Eu ficaria feliz se, depois de nomear o algoritmo, se você também mostrar como implementá-lo …

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O ajuste de valores p em uma regressão múltipla para comparações múltiplas é uma boa idéia?

Vamos supor que você seja um pesquisador / economista de ciências sociais tentando encontrar preditores relevantes de demanda por um serviço. Você tem duas variáveis dependentes / de resultado que descrevem a demanda (usando o serviço sim / não e o número de ocasiões). Você tem 10 variáveis preditoras / …

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Quando os dados desequilibrados são realmente um problema no Machine Learning?

Já tínhamos várias perguntas sobre dados desequilibrados ao usar regressão logística , SVM , árvores de decisão , empacotamento e várias outras perguntas semelhantes, o que o torna um tópico muito popular! Infelizmente, cada uma das perguntas parece ser específica do algoritmo e não encontrei nenhuma orientação geral para lidar …

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Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

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Manualmente calculado

Sei que essa é uma Rpergunta bastante específica , mas posso estar pensando na variação proporcional explicada, , incorretamente. Aqui vai.R2R2R^2 Estou tentando usar o Rpacote randomForest. Eu tenho alguns dados de treinamento e dados de teste. Quando encaixo um modelo de floresta aleatório, a randomForestfunção permite inserir novos dados …

38 r correlation predictive-models random-forest r-squared

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Variação das estimativas de validação cruzada com

TL, DR: Parece que, ao contrário do conselho muitas vezes repetida, leave-one-out validação cruzada (LOO-CV) - isto é,CV fold com(o número de dobras) igual a(o número das observações de treinamento) - produz estimativas do erro de generalização que é a menor variável para qualquer, não a mais variável, assumindo uma …

37 regression machine-learning variance cross-validation predictive-models

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Quando e como usar variáveis explicativas padronizadas em regressão linear

Eu tenho 2 perguntas simples sobre regressão linear: Quando é aconselhável padronizar as variáveis explicativas? Uma vez que a estimativa é realizada com valores padronizados, como se pode prever com novos valores (como se deve padronizar os novos valores)? Algumas referências seriam úteis.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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Como lidar com um modelo de previsão "autodestrutivo"?

Eu estava assistindo a uma apresentação de um especialista em ML de um grande varejista, onde eles haviam desenvolvido um modelo para prever eventos fora de estoque. Vamos supor por um momento que, com o tempo, o modelo deles se torne muito preciso, não seria de alguma maneira "autodestrutivo"? Ou …

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