model-selection पर टैग किए गए जवाब

मैं इस R चीज़ के लिए बिल्कुल नया हूं लेकिन यह सुनिश्चित करने के लिए अनिश्चित हूं कि किस मॉडल का चयन करना है। मैंने न्यूनतम AIC के आधार पर प्रत्येक चर का चयन करते हुए एक स्टेपवाइज़ फ़ॉरवर्ड रिग्रेशन किया । मैं 3 मॉडल के साथ आया था कि …

22 model-selection  aic  stepwise-regression 

मैं देखना चाहता हूं कि क्या मैं अपने ACF और PACF प्लॉट का विश्लेषण करने वाले सही ट्रैक पर हूं: बैकग्राउंड: (रिफ़: फिलिप हंस फ्रैंस, 1998) जैसा कि एसीएफ और पीएसीएफ दोनों महत्वपूर्ण मूल्य दिखाते हैं, मैं मानता हूं कि एक एआरएमए-मॉडल मेरी आवश्यकताओं की पूर्ति करेगा ACF का उपयोग …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

एक छोटे से डेटा सेट (में ) है कि मैं के साथ काम कर रहा हूँ, कई चर मुझे दे सही भविष्यवाणी / जुदाई । मैं इस प्रकार समस्या से निपटने के लिए फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करता हूं।n ∼ 100n~100n\sim100 यदि मैं एआईसी या बीआईसी द्वारा सर्वश्रेष्ठ मॉडल …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

नोट: मामला n >> p है मैं सांख्यिकीय शिक्षण के तत्वों को पढ़ रहा हूं और क्रॉस वेलिडेशन करने के "सही" तरीके के बारे में विभिन्न उल्लेख हैं (जैसे पृष्ठ 60, पृष्ठ 245)। विशेष रूप से, मेरा सवाल यह है कि जब कोई मॉडल खोज की गई है तो के-गुना …

21 machine-learning  model-selection  data-mining  cross-validation 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

किसी को सलाह दे सकता है अगर निम्नलिखित समझ में आता है: मैं 4 भविष्यवक्ताओं के साथ एक साधारण रैखिक मॉडल के साथ काम कर रहा हूं। मैं दो दिमागों में हूं कि क्या कम से कम महत्वपूर्ण शब्द छोड़ना है। यह -value 0.05 से थोड़ा अधिक है। मैंने इसे …

20 regression  model-selection 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

क्या नियमितीकरण मददगार हो सकता है यदि हम मॉडल के मापदंडों का केवल अनुमान लगाने (और व्याख्या) में रुचि रखते हैं, पूर्वानुमान या भविष्यवाणी में नहीं? मैं देखता हूं कि यदि आपका लक्ष्य नए डेटा पर अच्छे पूर्वानुमान लगाना है, तो नियमितीकरण / क्रॉस-वैरिफिकेशन कितना उपयोगी है। लेकिन क्या होगा …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

विषयों के डिजाइन के भीतर दो तरह से निम्नलिखित डेटा पर विचार करें: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

हम एक ही संख्या के मापदंडों के साथ दो मॉडलों की जटिलता की तुलना कैसे कर सकते हैं? संपादित करें 09/19 : स्पष्ट करने के लिए, मॉडल जटिलता एक माप है कि सीमित डेटा से सीखना कितना कठिन है। जब दो मॉडल मौजूदा डेटा को समान रूप से अच्छी तरह …

19 model-selection 

गैलीट श्मुइली के "टू एक्सप्लेन ऑर प्रेडिक्ट " (2010) को पढ़कर मैं एक स्पष्ट विरोधाभास से हैरान हूँ। तीन परिसर हैं, AIC- बनाम BIC- आधारित मॉडल की पसंद (पृष्ठ 300 का अंत - p। 301 की शुरुआत): सीधे शब्दों में कहें तो AIC को भविष्यवाणी के लिए बनाए गए मॉडल …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

प्रसंग: गणित स्टैक एक्सचेंज (क्या मैं एक कार्यक्रम बना सकता हूं) पर एक सवाल से , किसी के पास अंक का एक सेट है , और इसके लिए एक वक्र फिट करना चाहता है, रैखिक, घातीय या लघुगणक। सामान्य विधि यह है कि इनमें से एक (जो मॉडल को निर्दिष्ट …

18 regression  predictive-models  model-selection  curve-fitting 

मैंने अभी इस चर्चा को पढ़ना समाप्त किया है । उनका तर्क है कि PR AUC असंतुलित डेटासेट पर ROC AUC से बेहतर है। उदाहरण के लिए, हमारे पास परीक्षण डेटासेट में 10 नमूने हैं। 9 नमूने सकारात्मक हैं और 1 नकारात्मक है। हमारे पास एक भयानक मॉडल है जो …

18 machine-learning  model-selection  roc  unbalanced-classes  precision-recall 

यह प्रश्न एक विषय I और कई अन्य के संबंध में संभावित भ्रम को दूर करने का एक अनुवर्ती या प्रयास है, जो AIC और BIC के बीच के अंतर के बारे में थोड़ा कठिन है। इस विषय (पर @Dave Kellen द्वारा एक बहुत अच्छा जवाब में /stats//a/767/30589 ) हम …

17 model-selection  aic  bic 

यह StackExchange पर मेरी पहली पोस्ट है, लेकिन मैं इसे काफी समय से संसाधन के रूप में उपयोग कर रहा हूं, मैं उचित प्रारूप का उपयोग करने और उचित संपादन करने के लिए अपनी पूरी कोशिश करूंगा। साथ ही, यह एक बहु-भाग प्रश्न है। मुझे यकीन नहीं था कि मुझे …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies