Thống kê và dữ liệu lớn

Khi sử dụng libsvm, tham số là tham số cho hàm kernel. Giá trị mặc định của nó là thiết lập như γ = 1γγ\gammaγ= 1số lượng tính năng.γ=1number of features.\gamma = \frac{1}{\text{number of features.}} Có hướng dẫn lý thuyết nào để thiết lập tham số này bên cạnh các …

9 machine-learning  svm  data-mining  libsvm  kernel-trick 

Tôi muốn chọn mô hình bằng cách sử dụng regsubsets(). Tôi có một khung dữ liệu được gọi là olympiadaten (dữ liệu được tải lên: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Trước tiên tôi đính kèm khung dữ liệu này và sau đó bắt đầu phân tích, mã của tôi là: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt …

9 r  multiple-regression  model-selection 

Với dữ liệu liên tục, hồi quy tuyến tính giả định rằng thuật ngữ lỗi được phân phối N (0, )σ 2Y= β1+ β2X2+ bạnY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) Chúng ta có cho rằng Var (Y | x) tương tự như vậy ~ N (0, ) không?σ2σ2\sigma^2 2) Phân phối lỗi này trong …

9 logistic  generalized-linear-model 

Phân công ngẫu nhiên có giá trị vì nó đảm bảo sự độc lập của điều trị khỏi các kết quả tiềm năng. Đó là cách nó dẫn đến các ước tính không thiên vị về hiệu quả điều trị trung bình. Nhưng các chương trình chuyển nhượng khác cũng …

9 econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation 

Tôi có một bảng ba chiều có kích thước . Mỗi ô của bảng là một bài kiểm tra giả thuyết. Cắt bảng trên chiều thứ ba tạo ra bộ kiểm tra giả thuyết độc lập giữa các bộ nhưng phụ thuộc trong các bộ. Ban đầu tôi đã nghĩ …

9 multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Tôi đang sử dụng PROC GLM trong SAS để phù hợp với phương trình hồi quy có dạng sau Y= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Biểu đồ QQ của các redsidual kết quả cho thấy độ lệch so với …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Tài liệu nói rằng R gbm với phân phối = "adaboost" có thể được sử dụng cho vấn đề phân loại 0-1. Hãy xem xét đoạn mã sau: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Nó …

9 r  gbm 

Mối quan hệ giữa (các) thành phần chính đầu tiên và tương quan trung bình trong ma trận tương quan là gì? Ví dụ, trong một ứng dụng thực nghiệm tôi nhận thấy rằng mối tương quan trung bình gần giống như tỷ lệ phương sai của thành phần chính …

9 correlation  pca  mathematical-statistics  eigenvalues 

Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến ​​của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Vì chúng ta không thể phù hợp với mô hình ARIMA khi giả định phương sai không đổi bị vi phạm, mô hình nào có thể được sử dụng để phù hợp với chuỗi thời gian đơn biến?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

"Về vấn đề cá sấu của BehDR: Đánh giá" của Seock-Ho Kim và Allen S. Cohen Tạp chí Thống kê Giáo dục và Hành vi , tập 23, số 4, Mùa đông, 1998, trang 356 Tôi đang nhìn vào thứ này và nó nói: Fisher (1935, 1939) đã chọn thống …

9 distributions  parameterization  fiducial 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 5 năm trước . Tôi hiện đang cố gắng …

9 dataset 

Tôi không biết liệu nó hoàn toàn ngoài chủ đề hay không, nhưng tôi nghĩ rằng có thể hữu ích khi có ý kiến ​​và một câu trả lời tổng hợp về lý do tại sao biến động là một chủ đề quan trọng trong kinh tế lượng tài chính. …

9 finance  volatility-forecasting 

Tôi có một câu hỏi về lựa chọn mô hình và hiệu suất mô hình trong hồi quy logistic. Tôi có ba mô hình dựa trên ba giả thuyết khác nhau. Hai mô hình đầu tiên (cho phép đặt tên chúng là z và x) chỉ có một biến giải …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

Tôi đang bắt đầu hành trình tiến sĩ của mình và mục tiêu cuối cùng mà tôi đặt ra trước bản thân là phát triển ANN để theo dõi môi trường họ làm việc và tự động điều chỉnh kiến ​​trúc của họ theo vấn đề. Hàm ý rõ ràng …

9 machine-learning  neural-networks