Domande taggate «curve-fitting»

Metodi utilizzati per adattare le curve (come nella regressione lineare o non lineare) ai dati.

3
Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
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 
1
Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
4
Interpretazione della differenza tra distribuzione lognormale e della legge sull'energia (distribuzione dei gradi di rete)
Prima di tutto, non sono uno statistico. Tuttavia, ho fatto analisi statistiche di rete per il mio dottorato. Come parte dell'analisi della rete, ho tracciato una funzione di distribuzione cumulativa complementare (CCDF) di gradi di rete. Quello che ho scoperto è che, diversamente dalle distribuzioni di rete convenzionali (ad es. …
1
Set di dati simili a Anscombe con lo stesso riquadro e trama di baffi (media / std / mediana / MAD / min / max)
EDIT: Poiché questa domanda è stata gonfiata, un riassunto: trovare diversi set di dati significativi e interpretabili con le stesse statistiche miste (media, mediana, media e le loro dispersioni associate e regressione). Il quartetto Anscombe (vedi Scopo della visualizzazione di dati ad alta dimensione? ) È un famoso esempio di …
5
Nuovo modo rivoluzionario di data mining?
Il seguente estratto è tratto dall'Hedge Fund Market Wizzards di Schwager (maggio 2012), un'intervista al gestore di hedge fund di successo costantemente Jaffray Woodriff: Alla domanda: "Quali sono alcuni dei peggiori errori che le persone commettono nel data mining?": Molte persone pensano di stare bene perché usano i dati all'interno …
4
Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
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 
4
Determinazione della migliore funzione di adattamento della curva di adattamento dalle funzioni lineari, esponenziali e logaritmiche
Contesto: Da una domanda su Mathematics Stack Exchange (posso creare un programma) , qualcuno ha una serie di punti e vuole adattarci una curva, lineare, esponenziale o logaritmica. Il solito metodo è iniziare scegliendo uno di questi (che specifica il modello), quindi eseguire i calcoli statistici.x - yX-yx-y Ma ciò …
3
Cosa significa R-quadrato negativo?
Supponiamo che io abbia alcuni dati e quindi li metto in forma con un modello (una regressione non lineare). Quindi calcolo l'R-quadrato ( R2R2R^2 ). Quando R-quadrato è negativo, cosa significa? Significa che il mio modello è cattivo? So che l'intervallo di R2R2R^2 può essere [-1,1]. Quando R2R2R^2 è 0, …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.