Questions marquées «ecology»

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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Qu'est-ce que «l'effet de fer à cheval» et / ou l '«effet d'arc» dans l'analyse PCA / correspondance?
Il existe de nombreuses techniques en statistiques écologiques pour l'analyse exploratoire des données multidimensionnelles. Ces techniques sont appelées techniques d '«ordination». Beaucoup sont identiques ou étroitement liés aux techniques courantes ailleurs dans les statistiques. L'exemple prototypique serait peut-être l'analyse des composants principaux (ACP). Les écologistes pourraient utiliser l'ACP et des …
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Question sur la régression logistique
Je veux exécuter une régression logistique binaire pour modéliser la présence ou l'absence de conflit (variable dépendante) à partir d'un ensemble de variables indépendantes sur une période de 10 ans (1997-2006), chaque année ayant 107 observations. Mes indépendants sont: dégradation des terres (catégorielle pour 2 types de dégradation); augmentation de …
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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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Quels critères utiliser pour séparer les variables en variables explicatives et réponses pour les méthodes d'ordination en écologie?
J'ai différentes variables qui interagissent au sein d'une population. Fondamentalement, j'ai fait un inventaire des mille-pattes et mesuré d'autres valeurs du terrain, comme: L'espèce et la quantité de spécimens collectés Les différents environnements où se trouvent les animaux le pH Le pourcentage de matière organique la quantité de P, K, …
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Des livres sur l'écologie statistique?
Je sais que cette question a été posée auparavant: Ouvrage de référence pour les études écologiques mais ce n'est pas ce que je recherche. Ce que je recherche, c'est si quelqu'un pourrait recommander un bon livre (ou une référence canonique) sur l'écologie statistique? J'ai une très bonne compréhension des statistiques …
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Comment construire des quadrats pour des processus ponctuels qui diffèrent considérablement en fréquence?
Je souhaite effectuer une analyse du nombre de quadrat sur plusieurs processus ponctuels (ou un processus ponctuel marqué), puis appliquer des techniques de réduction de dimensionnalité. Les marques ne sont pas distribuées de manière identique, c'est-à-dire que certaines marques apparaissent assez souvent et certaines sont assez rares. Ainsi, je ne …
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L'utilisation de la transformation box-cox sur des ensembles de données individuels empêche-t-elle que ces données soient comparables?
J'ai utilisé la transformation box-cox pour normaliser les données à saisir dans un logiciel d'analyse des facteurs de niche écologiques, comme recommandé par les créateurs du logiciel. Cependant, il m'est venu à l'esprit que la méthode de transformation box-cox a (évidemment!) Sélectionné des valeurs lambda différentes pour chaque transformation. Par …
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