Questions marquées «cross-validation»

Retenue répétée de sous-ensembles de données pendant l'ajustement de modèle afin de quantifier les performances du modèle sur les sous-ensembles de données retenus.

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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Existe-t-il un moyen d'utiliser la validation croisée pour effectuer une sélection de variable / fonctionnalité dans R?
J'ai un ensemble de données avec environ 70 variables que j'aimerais réduire. Ce que je cherche à faire, c'est d'utiliser CV pour trouver les variables les plus utiles de la manière suivante. 1) Sélectionnez au hasard disons 20 variables. 2) Utilisez stepwise/ LASSO/ lars/ etc pour choisir les variables les …
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Validation croisée de la régression du lasso en R
La fonction R cv.glm (bibliothèque: boot) calcule l'erreur de prédiction de validation croisée K-fold estimée pour les modèles linéaires généralisés et renvoie delta. Est-il judicieux d'utiliser cette fonction pour une régression au lasso (bibliothèque: glmnet) et si oui, comment peut-elle être réalisée? La bibliothèque glmnet utilise une validation croisée pour …
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Implémentation de la validation croisée imbriquée
J'essaie de comprendre si ma compréhension de la validation croisée imbriquée est correcte, j'ai donc écrit cet exemple de jouet pour voir si j'ai raison: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import load_boston # set random state state = 1 …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Validation croisée GAM pour tester l'erreur de prédiction
Mes questions portent sur les GAM dans le package mgcv R. En raison de la petite taille de l'échantillon, je souhaite déterminer l'erreur de prédiction à l'aide de la validation croisée avec laisser-un-out. Est-ce raisonnable? Existe-t-il un package ou un code pour y parvenir? La errorest()fonction du package ipred ne …
10 r  cross-validation  gam  mgcv 
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Calcul des intervalles de prédiction lors de l'utilisation de la validation croisée
Les estimations de l'écart type sont-elles calculées via: sN=1N∑Ni=1(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−√.sN=1N∑i=1N(xi−x¯)2. s_N = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \overline{x})^2}. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation#Sample_standard_deviation ) pour des précisions de prédiction échantillonnées à partir d'une validation croisée multipliée par 10? Je crains que la précision de la prédiction calculée entre chaque pli dépende en raison du chevauchement …
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Comment simuler des résultats multivariés dans R?
La plupart des situations, nous ne traitons qu'avec une variable de résultat / réponse telle que . Cependant, dans certains scénarios, en particulier dans les données cliniques, les variables de résultat peuvent être de grande dimension / multivariées. Tels que , où contient les , et et ces résultats sont …
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