Câu hỏi được gắn thẻ «model-selection»

Lựa chọn mô hình là một vấn đề đánh giá mô hình nào từ một số bộ thực hiện tốt nhất. Các phương pháp phổ biến bao gồm , AIC và BIC tiêu chí, bộ kiểm tra và xác thực chéo. Ở một mức độ nào đó, lựa chọn tính năng là một chương trình con của lựa chọn mô hình. R2

3
Phân tích các lô ACF và PACF
Tôi muốn xem liệu tôi có đang đi đúng hướng phân tích các lô ACF và PACF của mình không: Bối cảnh: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Vì cả ACF và PACF đều thể hiện các giá trị quan trọng, tôi cho rằng mô hình ARMA sẽ phục vụ nhu …
4
Làm thế nào để chiếu một vectơ mới lên không gian PCA?
Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA), tôi muốn chiếu một vectơ mới lên không gian PCA (tức là tìm tọa độ của nó trong hệ tọa độ PCA). Tôi đã tính PCA bằng ngôn ngữ R bằng cách sử dụng prcomp. Bây giờ tôi có thể …
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 
4
Giá trị chính xác cho độ chính xác và thu hồi trong trường hợp cạnh là gì?
Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …
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 
2
Làm thế nào để chọn cấu trúc hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định trong các mô hình hỗn hợp tuyến tính?
Xem xét các dữ liệu sau từ hai chiều trong thiết kế chủ đề: 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 …
7
Các biện pháp phức tạp của mô hình
Làm thế nào chúng ta có thể so sánh độ phức tạp của hai mô hình với cùng số lượng tham số? Chỉnh sửa 19/9 : Để làm rõ, độ phức tạp của mô hình là thước đo mức độ khó để học từ dữ liệu hạn chế. Khi hai …
4
Xác định hàm phù hợp đường cong phù hợp nhất với các hàm tuyến tính, hàm mũ và hàm số logarit
Bối cảnh: Từ một câu hỏi về Trao đổi ngăn xếp toán học (Tôi có thể xây dựng chương trình) , ai đó có một tập hợp các điểm và muốn khớp đường cong với nó, tuyến tính, hàm mũ hoặc logarit. Phương pháp thông thường là bắt đầu bằng …
1
Các mẫu dư tương thích có còn tồn tại ngay cả trong các mô hình có cấu trúc tương quan phù hợp không, và làm thế nào để chọn các mô hình tốt nhất?
Bối cảnh Câu hỏi này sử dụng R, nhưng là về các vấn đề thống kê chung. Tôi đang phân tích ảnh hưởng của các yếu tố tử vong (% tỷ lệ tử vong do bệnh và ký sinh trùng) đến tốc độ tăng trưởng dân số của bướm đêm …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.