Pertanyaan yang diberi tag «modeling»

Merumuskan model matematika untuk suatu masalah adalah salah satu aspek statistik yang paling subyektif, tetapi juga salah satu yang paling penting. Apa referensi terbaik yang berhubungan dengan topik penting ini tetapi sering diabaikan? Dan ahli statistik terkenal mana yang mengatakan sesuatu, "Biarkan data memandu model?"

9 modeling  references 

Regresi dan pembelajaran mesin digunakan dalam ilmu alam untuk menguji hipotesis, memperkirakan parameter, dan membuat prediksi dengan mencocokkan model dengan data. Namun, ketika saya memiliki model apriori , saya tidak ingin melakukan fitting --- misalnya, model sistem fisik deterministik yang dihitung dari prinsip pertama. Saya hanya ingin tahu seberapa baik …

8 modeling  simulation  goodness-of-fit  model-comparison 

Dalam "Panduan Practioner untuk Generalized linear models" dalam paragraf 1.83 dinyatakan bahwa: "Dalam kasus khusus GLM multiplikatif Poisson dapat ditunjukkan bahwa klaim pemodelan dihitung dengan istilah offset yang sama dengan log paparan yang menghasilkan hasil yang identik dengan pemodelan frekuensi klaim dengan bobot sebelumnya yang ditetapkan sama dengan paparan setiap …

8 generalized-linear-model  modeling  poisson-regression  weights  offset 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

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 

Saya membaca artikel berikut tentang independensi statistik . Singkatnya, artikel itu berpendapat bahwa "Sudah waktunya bagi sains untuk pensiun fiksi kemerdekaan statistik," dan selanjutnya menjelaskan alasan yang berbeda mengapa. Setelah membaca artikel itu, saya cenderung setuju. Saya ingin tahu yang berikut: Apa yang dipikirkan oleh pengguna lintas-valid lainnya? Apakah ada …

8 modeling  independence 

Saya punya dua seri waktu (parameter model untuk pria dan wanita) dan bertujuan untuk mengidentifikasi model ARIMA yang tepat untuk membuat perkiraan. Rangkaian waktu saya terlihat seperti: Plot dan ACF menunjukkan non-stasioner (paku ACF terputus sangat lambat). Jadi, saya menggunakan differencing dan memperoleh: Plot ini menunjukkan bahwa seri sekarang mungkin …

8 r  time-series  modeling  arima  autocorrelation 

Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: 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, 9.21739130425452, 27.8399999994814, 15.3750000002237, …

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 

Seseorang diberikan tiga item, katakan gambar wajah, dan diminta untuk memilih mana dua dari tiga wajah yang paling mirip. Ini diulangi berkali-kali dengan kombinasi wajah yang berbeda, di mana setiap wajah dapat terjadi dalam banyak kombinasi. Dengan data seperti ini, saya ingin memodelkan / memperkirakan perbedaan / kesamaan antara wajah …

8 modeling  dimensionality-reduction  psychometrics  similarities 

Ini adalah pertanyaan yang cukup umum: anggap saya ingin membangun model untuk memprediksi pengamatan berikutnya berdasarkan sebelumnya NNN pengamatan (NNNdapat menjadi parameter untuk mengoptimalkan secara eksperimental). Jadi pada dasarnya kami memiliki jendela geser fitur input untuk memprediksi pengamatan selanjutnya. Saya dapat menggunakan pendekatan Model Hidden Markov, yaitu Baum-Welch untuk memperkirakan …

8 regression  time-series  modeling  prediction  hidden-markov-model 

Proyek saya saat ini mungkin mengharuskan saya untuk membuat model untuk memprediksi perilaku sekelompok orang tertentu. set data pelatihan hanya berisi 6 variabel (id hanya untuk tujuan identifikasi): id, age, income, gender, job category, monthly spend di mana monthly spendadalah variabel respon. Tetapi dataset pelatihan berisi sekitar 3 juta baris, …

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 

Saya memiliki dua kelompok yang terdiri dari 10 peserta yang dinilai tiga kali selama percobaan. Untuk menguji perbedaan antara kelompok dan di tiga penilaian, saya menjalankan ANOVA desain campuran 2x3 dengan group(kontrol, eksperimental), time(pertama, kedua, tiga), dan group x time. Keduanya timedan grouphasilnya signifikan, selain itu ada interaksi yang signifikan …

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 

Jadi saya mencoba untuk lebih memahami bagan Lift dan Penguatan sebagaimana berlaku untuk model turnover karyawan saya (yaitu digunakan CHAID dalam SPSS Modeler). Untuk data saya, ini berarti memprediksi jumlah orang yang secara sukarela meninggalkan perusahaan. Saya telah meninjau referensi di bawah ini dan memiliki dasar-dasar mengenai interpretasi: apa yang …

8 modeling  predictive-models 

Dalam banyak aplikasi pemrosesan bahasa alami seperti koreksi ejaan, terjemahan mesin, dan pengenalan suara, kami menggunakan model bahasa. Model bahasa biasanya dibuat dengan menghitung seberapa sering urutan kata-kata (n-gram) terjadi dalam korpus besar dan menormalkan hitungan untuk menciptakan probabilitas. Untuk menghitung n-gram yang tidak terlihat, kami menggunakan metode penghalusan (lihat …

8 distributions  modeling  natural-language  language-models 

Saya mencoba menyesuaikan regresi logistik di mana ada perbedaan besar dalam jumlah poin data di kedua kelompok (70 Vs 10.000). Seorang teman ahli statistik saya mengatakan kepada saya bahwa ini adalah masalah yang diketahui dengan regresi logistik dan bahwa untuk angka-angka itu cocok dengan data dan pada dasarnya tidak berfungsi. …

8 modeling  logistic  binary-data 

Saya bermain-main dengan ggplot2 menggunakan perintah berikut ini agar sesuai dengan baris ke data saya: ggplot(data=datNorm, aes(x=Num, y=Val)) + geom_point() + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom="errorbar", colour="red", width=0.8) + stat_sum_single(median) + stat_sum_single(mean, colour="blue") + geom_smooth(level = 0.95, aes(group=1), method="lm") Titik merah adalah nilai median, biru berarti dan garis merah vertikal menunjukkan …

8 r  modeling  dataset  data-mining  ggplot2