Questions marquées «rating»

"Une note est l'évaluation ou l'appréciation de quelque chose, en termes de qualité (comme avec un critique évaluant un roman), de quantité (comme avec un athlète évalué par ses statistiques), ou une combinaison des deux" (Wikipedia).

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Création d'un index unique à partir de plusieurs composants principaux ou facteurs retenus de PCA / FA
J'utilise l'analyse en composantes principales (ACP) pour créer un index requis pour mes recherches. Ma question est de savoir comment créer un index unique en utilisant les principaux composants retenus calculés via PCA. Par exemple, j'ai décidé de conserver 3 composantes principales après avoir utilisé l'ACP et j'ai calculé les …
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Score au carré du renseignement et détermination du gagnant
Il existe un podcast NPR appelé Intelligence Squared. Chaque épisode est la diffusion d'un débat en direct sur une déclaration litigieuse telle que "Le 2e amendement n'est plus pertinent" ou "L'action positive sur les campus universitaires fait plus de mal que de bien". Quatre représentants débattent - deux pour la …
12 bayesian  rating 
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Probabilité que quelqu'un aime l'image
J'ai le problème suivant: - Nous avons défini N personnes - Nous avons défini K images - Chaque personne évalue un certain nombre d'images. Une personne peut aimer ou ne pas aimer une image (ce sont les deux seules possibilités). - Le problème est de savoir comment calculer la probabilité …
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Comment commander ou classer un ensemble d'experts?
J'ai une base de données contenant un grand nombre d'experts dans un domaine. Pour chacun de ces experts, j'ai une variété d'attributs / points de données comme: nombre d'années d'expérience. licences nombre d'avis contenu textuel de ces avis Les 5 étoiles sur chacun de ces avis, pour un certain nombre …
11 rating  valuation 
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Pourquoi le système de notation Elo utilise-t-il une mauvaise règle de mise à jour?
Le système de notation Elo utilise un algorithme de minimisation de descente de gradient de la fonction de perte d'entropie croisée entre la probabilité attendue et observée d'un résultat dans des comparaisons appariées. Nous pouvons écrire les fonctions de perte générales comme E=−∑n,ipiLog(qi)E=−∑n,ipiLog(qi) E=-\sum_{n,i} p_i Log (q_i) où la somme …
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Pondérer un système de notation pour privilégier les articles notés par plus de personnes par rapport aux articles notés par moins de personnes?
Merci d'avance de m'avoir accompagné, je ne suis aucun statisticien et je ne sais pas comment décrire ce que j'imagine, donc Google ne m'aide pas ici ... J'inclus un système de notation dans une application Web sur laquelle je travaille. Chaque utilisateur peut évaluer chaque élément exactement une fois. J'imaginais …
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