Questions marquées «standardization»

Se réfère généralement à la «normalisation z» qui consiste à déplacer et à redimensionner les données pour s'assurer qu'elles ont une moyenne et une variance unitaires nulles. D'autres «standardisations» sont également possibles.

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Variable dépendante normalisée au sein d'un groupe dans les modèles de données de panel?
La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique? Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de politique générale au Brésil sur la déforestation. La normalisation se …
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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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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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Standardisation des fonctionnalités lors de l'utilisation de LDA comme étape de prétraitement
Si une analyse discriminante linéaire multi-classes (ou je lis parfois plusieurs analyses discriminantes) est utilisée pour la réduction de dimensionnalité (ou la transformation après réduction de dimensionnalité via PCA), je comprends qu'en général une "normalisation du score Z" (ou standardisation) de les fonctionnalités ne seront pas nécessaires, même si elles …
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Comment regrouper / standardiser des variables dans R?
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Les fonctions que je connais incluent l' échelle à partir de la base R, la mise à l' échelle à partir …
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Est-ce une idée erronée d'utiliser des coefficients standardisés pour évaluer l'importance relative des prédicteurs de régression?
Diverses questions portent sur les mérites relatifs de diverses méthodes d'évaluation de l'importance des prédicteurs de régression, par exemple celle- ci. J'ai remarqué que dans ce commentaire @gung se réfère à la pratique comme une "idée erronée", reliant cette réponse à l'appui de cette affirmation. Le dernier paragraphe de la …
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