Perguntas com a marcação «references»

Uma das suposições da regressão logística é a linearidade no logit. Então, uma vez que eu tenho meu modelo em funcionamento, testei a não-linearidade usando o teste Box-Tidwell. Um dos meus preditores contínuos (X) testou positivo para não-linearidade. O que devo fazer a seguir? Como isso é uma violação das …

13 regression  logistic  references  assumptions  regression-strategies 

Eu sei que para a variável contínua P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 . Mas não consigo visualizar que, se P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 , existe um número infinito de possíveis xxx 's. E também por que suas probabilidades ficam infinitamente pequenas?

13 probability  self-study  references  continuous-data 

Estou estudando aprendizado de máquina e, em todos os livros que abro, esbarro na distribuição qui-quadrado, função gama, distribuição t, gaussiana etc. Todo livro que eu abri até agora apenas define quais são as distribuições: elas não explicam ou dão a intuição de onde vêm as fórmulas específicas para as …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  references 

Coletando métricas sobre objetosknnnkkk Suponha que eu colete métricas sobre objetos. Estou procurando maneiras válidas de comparar os objetos para que eles possam ser "classificados". Eu acho que isso pode ser um terreno bem trilhado (estatísticas esportivas como classificação total de zagueiros etc.), mas não estou familiarizado com essa área.k …

13 references  descriptive-statistics  ranking  valuation 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Você poderia me dar alguns esclarecimentos sobre mineração de dados e algoritmos de inteligência artificial? Para que base matemática eles usaram? Você poderia me dar um ponto de partida, em matemática, para entender esses tipos de algoritmos?

12 mathematical-statistics  references  data-mining  algorithms  artificial-intelligence 

Os bayesianos alguma vez argumentam que sua abordagem generaliza a abordagem freqüentista, porque é possível usar priores não informativos e, portanto, recuperar uma estrutura de modelo freqüentista típica? Alguém pode me indicar um lugar onde eu possa ler sobre esse argumento, se ele realmente for usado? Edição: Esta pergunta talvez …

12 bayesian  references  frequentist 

Existe um bom relato expositivo publicado, com detalhes matemáticos, das várias abordagens adotadas para o problema de Behrens-Fisher?

12 inference  references 

Alguém pode me dizer como fazer modelagem de recência, frequência e valor monetário (RFM) e modelagem de valor para cliente em R? Além disso, alguém pode me indicar alguma literatura sobre isso?

12 r  references  marketing 

Essa pergunta ilustra a dificuldade de uma pessoa dominar estatísticas e probabilidades por conta própria, diante de recursos pouco desenvolvidos como a Wikipedia. Ocorreu-me que os consultores estatísticos, e alguns aqui, podem rotineiramente enfrentar o desafio de explicar certos conceitos e métodos a um cliente. Este é o outro lado …

12 teaching  references 

Estou muito interessado no potencial da análise estatística para simulação / previsão / estimativa de funções, etc. No entanto, eu não sei muito sobre isso e meu conhecimento matemático ainda é bastante limitado - eu sou um estudante de graduação em engenharia de software. Estou procurando um livro que me …

12 r  regression  machine-learning  references  simulation 

Contexto: Eu sou um estudante de doutorado em psicologia. Como em muitos estudantes de doutorado em psicologia, eu sei executar várias análises estatísticas usando software estatístico, até técnicas como PCA, árvores de classificação e análise de agrupamentos. Mas não é realmente satisfatório porque, embora eu possa explicar por que fiz …

12 references  notation  software 

Isso foi inspirado pela regressão linear online eficiente , que achei muito interessante. Existem textos ou recursos dedicados à computação estatística em larga escala, pelos quais a computação com conjuntos de dados grandes demais para caber na memória principal e talvez variada demais para subamostrar com eficácia. Por exemplo, é …

12 online  computing  references 

Existem bons papéis ou livros que tratam do uso da descida de coordenadas para L1 (laço) e / ou regularização líquida elástica para problemas de regressão linear?

12 regression  references  lasso  regularization  elastic-net 

Estou trabalhando em um pequeno corpus (200M) de texto, que quero explorar com algumas análises de cluster. Quais livros ou artigos sobre esse assunto você recomendaria?

12 machine-learning  references  clustering