Questions marquées «model»

Une formalisation des relations entre des variables liées stochastiquement (aléatoirement) sous forme d'équations mathématiques. N'UTILISEZ PAS CETTE ÉTIQUETTE PAR LUI-MÊME: ajoutez toujours une étiquette plus spécifique

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La différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique
J'aime comprendre la différence entre avec ou sans modèle d'interception dans la régression logistique Y a-t-il une différence entre eux, sauf qu'avec l'interception, les coefficients considèrent le log (odds ratio) par rapport au groupe de référence et sans l'interception, ils considèrent le log (odds)? d'après ce que j'ai vu, les …
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Erreur additive ou erreur multiplicative?
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et j'apprécierais de pouvoir mieux comprendre cela. Dans mon domaine, il existe un modèle de formulaire couramment utilisé: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Lorsque les gens adaptent le modèle aux données, ils le linéarisent généralement et correspondent aux éléments suivants Journal( Pt) = …
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Indique qu'un problème est bien adapté à la régression linéaire
J'apprends la régression linéaire en utilisant Introduction à l'analyse de régression linéaire par Montgomery, Peck et Vining . J'aimerais choisir un projet d'analyse de données. J'ai la pensée naïve que la régression linéaire ne convient que lorsque l'on soupçonne qu'il existe des relations fonctionnelles linéaires entre les variables explicatives et …
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Estimer le taux auquel l'écart-type évolue avec une variable indépendante
J'ai une expérience dans laquelle je prends des mesures d'une variable normalement distribuée OuiYY, Oui∼ N( μ , σ)Oui∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Cependant, des expériences antérieures ont fourni des preuves que l'écart-type est une fonction affine d'une variable indépendante , c'est-à-direXσσ\sigmaXXX σ= a | X| +bσ=une|X|+b\sigma = a|X| + b Oui∼ …
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Modèles flexibles et rigides en apprentissage automatique
Je suis tombé sur une question simple sur la comparaison des modèles flexibles (c'est-à-dire des splines) et des modèles inflexibles (par exemple la régression linéaire) dans différents scénarios. La question est: En général, nous attendons-nous à ce que les performances d'une méthode d'apprentissage statistique flexible soient meilleures ou moins bonnes …
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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la population expliquée est …
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