Questions marquées «aggregation»

Fait référence au «regroupement» de groupes de données potentiellement inhomogènes.

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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
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 
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LARS vs descente coordonnée pour le lasso
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …
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Quelles statistiques sont conservées sous agrégation?
Si nous avons une longue série temporelle à haute résolution, avec beaucoup de bruit, il est souvent judicieux d'agréger les données à une résolution inférieure (par exemple, des valeurs quotidiennes à mensuelles) pour mieux comprendre ce qui se passe, en supprimant efficacement le bruit. J'ai vu au moins un article …
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Dois-je exécuter des régressions distinctes pour chaque communauté, ou la communauté peut-elle simplement être une variable de contrôle dans un modèle agrégé?
J'utilise un modèle OLS avec une variable d'indice d'actif continue comme DV. Mes données sont agrégées à partir de trois communautés similaires à proximité géographique les unes des autres. Malgré cela, j'ai pensé qu'il était important d'utiliser la communauté comme variable de contrôle. Il s'avère que la communauté est significative …
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Prédiction probabiliste de forêt aléatoire vs vote majoritaire
Scikit learn semble utiliser la prédiction probabiliste au lieu du vote majoritaire pour la technique d'agrégation du modèle sans expliquer pourquoi (1.9.2.1. Forêts aléatoires). Y a-t-il une explication claire pourquoi? De plus, existe-t-il un bon article ou article de synthèse sur les différentes techniques d'agrégation de modèles pouvant être utilisées …
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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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