Thống kê và dữ liệu lớn

Hàm R cv.glm (library: boot) tính toán lỗi dự đoán xác thực chéo K ước tính cho các mô hình tuyến tính tổng quát và trả về delta. Liệu nó có ý nghĩa để sử dụng chức năng này cho hồi quy lasso (thư viện: glmnet) và nếu vậy, làm …

9 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

Mô hình logistic đa cấp sau đây với một biến giải thích ở cấp 1 (cấp độ cá nhân) và một biến giải thích ở cấp độ 2 (cấp độ nhóm): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j ... ( 2 ) …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Trên trang 12 của cuốn sách của Bates về mô hình hiệu ứng hỗn hợp , ông mô tả mô hình như sau: Gần cuối ảnh chụp màn hình, anh ta đề cập đến hệ số hiệp phương sai tương đối , tùy thuộc vào tham số thành phần phương …

9 mixed-model  references  multilevel-analysis 

Tôi đang tiến hành phân tích tổng hợp đa cấp bao gồm một số bài viết có nhiều kết quả. Vì vậy, tôi đang sử dụng rma.mv()chức năng. Mã ví dụ: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) Tôi có hai câu hỏi: Tôi đã đọc trong một truy …

9 meta-analysis  sensitivity-analysis  publication-bias  funnel-plot 

Theo tài liệu của đối tượng StandardScaler trong scikit-learn: Ví dụ, nhiều phần tử được sử dụng trong hàm mục tiêu của thuật toán học tập (chẳng hạn như hạt nhân RBF của Support Vector Machines hoặc bộ điều chỉnh L1 và L2 của các mô hình tuyến tính) cho …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

Tôi đang nghiên cứu phân tích meta hiệu ứng ngẫu nhiên bao gồm một số nghiên cứu không báo cáo độ lệch chuẩn; tất cả các nghiên cứu làm báo cáo kích thước mẫu. Tôi không tin rằng có thể ước tính hoặc đánh giá dữ liệu thiếu SD. Làm …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Giả sử là một ma trận của dữ liệu trung tâm. Ma trận S = cov ( A ) là m × m , có m giá trị riêng biệt và các hàm riêng s 1 , s 2 ... s m , là trực giao.MộtMột\mathbf AS =cov( A )S= …

9 correlation  pca  linear-algebra 

Nó không dẫn đến phù hợp quá mức? Kết quả của tôi sẽ đáng tin cậy hơn nếu tôi thêm quy trình jack-dao hoặc bootstrap như một phần của phân tích?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

Làm thế nào tôi nên hiểu anovakết quả khi so sánh hai mô hình? Thí dụ: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** Trang này nêu rõ: "Tính toán phân tích các bảng phương sai (hoặc độ lệch) …

9 r  regression  anova 

Câu hỏi: Sự khác biệt giữa các cây hồi quy được tăng cường (BRT) và các mô hình tăng cường tổng quát (GBM) là gì? Chúng có thể được sử dụng thay thế cho nhau? Là một hình thức cụ thể của người khác? Tại sao Ridgeway sử dụng cụm …

9 machine-learning  boosting  gbm 

Tôi có một số mô hình dự đoán có hiệu suất mà tôi muốn kiểm tra lại (nghĩa là lấy dữ liệu của tôi, "tua lại" đến thời điểm trước đó và xem mô hình sẽ thực hiện như thế nào trong tương lai). Vấn đề là một số mô …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting 

Tôi có hai chuỗi Markov khác nhau, mỗi chuỗi có một trạng thái hấp thụ và vị trí bắt đầu đã biết. Tôi muốn xác định xác suất chuỗi 1 sẽ đạt đến trạng thái hấp thụ theo ít bước hơn chuỗi 2. Tôi nghĩ rằng tôi có thể tính …

9 probability  markov-chain  transition-matrix 

Tôi muốn tìm hiểu (suy luận) trọng số thuộc tính cho thước đo độ không giống nhau của tôi mà tôi có thể sử dụng để phân cụm. Tôi có một số ví dụ của các cặp đối tượng "tương tự" (nên nằm trong cùng một cụm), cũng như một …

9 clustering  similarities  supervised-learning  semi-supervised 

Trong Rừng ngẫu nhiên, mỗi cây được trồng song song trên một mẫu dữ liệu độc đáo. Bởi vì mỗi mẫu boostrap dự kiến ​​sẽ chứa khoảng 63% các quan sát duy nhất, điều này để lại khoảng 37% các quan sát, có thể được sử dụng để kiểm tra …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

Tôi có một bộ dữ liệu với biến liên tục và biến mục tiêu nhị phân (0 và 1). Tôi cần phải phân biệt các biến liên tục (đối với hồi quy logistic) đối với biến mục tiêu và với ràng buộc rằng tần số quan sát trong mỗi khoảng …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning