Perguntas com a marcação «standardization»

Geralmente, refere-se à "padronização z", que está alterando e redimensionando os dados para garantir que eles tenham média zero e variação unitária. Outras "padronizações" também são possíveis.

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Variável dependente padronizada dentro de um grupo em modelos de dados em painel?
A padronização de uma variável dependente dentro do grupo de identificação faz sentido? O documento de trabalho a seguir (desaceleração do desmatamento na Amazônia Legal; Preços ou políticas ?, pdf ) usa uma variável dependente padronizada para analisar o efeito da mudança de política geral no Brasil sobre o desmatamento. …
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Variáveis ​​padronizadas de VS centradas
Encontrei muitos posts úteis sobre variáveis ​​independentes padronizadas e variáveis ​​independentes centralizadas no stats.stackexchange.com, mas ainda estou um pouco confuso. Estou lhe pedindo uma avaliação do que entendi. Além disso, se o que se segue não estiver correto, você poderia me corrigir? Como padronizar. As variáveis ​​padronizadas são obtidas subtraindo …
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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Padronizando recursos ao usar o LDA como uma etapa de pré-processamento
Se uma Análise Discriminante Linear de várias classes (ou às vezes também leio Análise Discriminante Múltipla) for usada para redução de dimensionalidade (ou transformação após redução de dimensionalidade via PCA), entendo que, em geral, uma "normalização do escore Z" (ou padronização) de os recursos não serão necessários, mesmo que sejam …
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Como agrupar / centralizar variáveis ​​em R?
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. As funções que eu estou familiarizado incluem a escala da base R, a nova escala do ARM. Talvez a melhor …
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É uma idéia equivocada usar coeficientes padronizados para avaliar a importância relativa dos preditores de regressão?
Existem várias perguntas que falam dos méritos relativos de vários métodos para avaliar a importância dos preditores de regressão, por exemplo, este . Percebi que, neste comentário, @gung refere-se à prática como uma "idéia equivocada", vinculando-se a essa resposta em apoio a essa afirmação. O parágrafo final da resposta é …
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