Questions marquées «modeling»

Cette balise décrit le processus de création d'un modèle statistique ou d'apprentissage automatique. Ajoutez toujours une balise plus spécifique.

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Comment la régression linéaire utilise-t-elle la distribution normale?
Dans la régression linéaire, chaque valeur prédite est supposée avoir été choisie dans une distribution normale de valeurs possibles. Voir ci-dessous. Mais pourquoi chaque valeur prédite est-elle supposée provenir d'une distribution normale? Comment la régression linéaire utilise-t-elle cette hypothèse? Que faire si les valeurs possibles ne sont pas normalement distribuées?
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Comment combiner des intervalles de confiance pour une composante de variance d'un modèle à effets mixtes lors de l'utilisation de l'imputation multiple
La logique de l'imputation multiple (MI) consiste à imputer les valeurs manquantes non pas une fois mais plusieurs (généralement M = 5), ce qui donne M ensembles de données terminés. Les M ensembles de données complétés sont ensuite analysés avec des méthodes de données complètes sur lesquelles les estimations M …
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Spécification d'un modèle de différence dans les différences avec plusieurs périodes
Lorsque j’estime un modèle de différence dans les différences avec deux périodes, le modèle de régression équivalent serait une. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} où est un mannequin qui est égal à 1 si l'observation provient du groupe de traitementTreatmentTreatmentTreatment et est un mannequin qui …
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Méthodologie de prévision VAR
Je construis un modèle VAR pour prévoir le prix d'un actif et je voudrais savoir si ma méthode est statistiquement solide, si les tests que j'ai inclus sont pertinents et si d'autres sont nécessaires pour assurer une prévision fiable basée sur mes variables d'entrée. Ci-dessous se trouve mon processus actuel …
19 r  forecasting  modeling  var 
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Comment prédire quand le prochain événement se produit, en fonction des heures des événements précédents?
Je suis un lycéen et je travaille sur un projet de programmation informatique, mais je n'ai pas beaucoup d'expérience en statistique et en modélisation de données au-delà d'un cours de statistique au lycée donc je suis un peu confus. Fondamentalement, j'ai une liste raisonnablement longue (supposons qu'elle soit suffisamment grande …
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Puis-je simplement supprimer l'une des deux variables prédictives qui sont fortement corrélées linéairement?
En utilisant le coefficient de corrélation de Pearson, j'ai plusieurs variables qui sont hautement corrélées ( et pour 2 paires de variables qui sont dans mon modèle).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 La raison pour laquelle certaines variables sont fortement corrélées est qu’une variable est utilisée dans …
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