Câu hỏi được gắn thẻ «predictive-models»

Các mô hình dự đoán là các mô hình thống kê có mục đích chính là dự đoán các quan sát khác của hệ thống một cách tối ưu, trái ngược với các mô hình có mục đích kiểm tra một giả thuyết cụ thể hoặc giải thích một hiện tượng một cách máy móc. Như vậy, các mô hình dự đoán ít chú trọng đến khả năng diễn giải và nhấn mạnh hơn vào hiệu suất.

8
Tạo một biến ngẫu nhiên có tương quan xác định với (các) biến hiện có
Đối với một nghiên cứu mô phỏng tôi phải tạo ra các biến ngẫu nhiên cho thấy mối tương quan (dân số) được bắt đầu với một biến hiện có .YYY Tôi đã xem xét các Rgói copulavà CDVinecó thể tạo ra các phân phối đa biến ngẫu nhiên với …
8
Làm cách nào tôi có thể giúp đảm bảo dữ liệu thử nghiệm không bị rò rỉ vào dữ liệu đào tạo?
Giả sử chúng ta có ai đó xây dựng một mô hình dự đoán, nhưng ai đó không nhất thiết phải thành thạo các nguyên tắc thống kê hoặc máy học phù hợp. Có thể chúng tôi đang giúp người đó khi họ đang học hoặc có thể người đó …
3
Các biến thường được điều chỉnh (ví dụ như được tiêu chuẩn hóa) trước khi tạo một mô hình - khi nào thì đây là một ý tưởng tốt và khi nào nó là một ý tưởng tồi?
Trong trường hợp nào bạn muốn, hoặc không muốn mở rộng hoặc chuẩn hóa một biến trước khi điều chỉnh mô hình? Và những lợi thế / bất lợi của việc nhân rộng một biến là gì?
5
Việc điều chỉnh giá trị p trong hồi quy bội cho nhiều so sánh có phải là một ý tưởng tốt không?
Giả sử bạn là một nhà nghiên cứu khoa học xã hội / nhà kinh tế lượng đang cố gắng tìm các dự đoán có liên quan về nhu cầu cho một dịch vụ. Bạn có 2 biến kết quả / phụ thuộc mô tả nhu cầu (sử dụng dịch …
3
Giải thích dự đoán biến đổi và / hoặc phản hồi
Tôi tự hỏi nếu nó làm cho một sự khác biệt trong việc giải thích cho dù chỉ phụ thuộc, cả phụ thuộc và độc lập, hoặc chỉ các biến độc lập được chuyển đổi nhật ký. Hãy xem xét trường hợp log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Tôi …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
2
Khi nào và làm thế nào để sử dụng các biến giải thích được tiêu chuẩn hóa trong hồi quy tuyến tính
Tôi có 2 câu hỏi đơn giản về hồi quy tuyến tính: Khi nào nên chuẩn hóa các biến giải thích? Sau khi ước tính được thực hiện với các giá trị được tiêu chuẩn hóa, làm thế nào người ta có thể dự đoán với các giá trị mới …
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.