Domande taggate «fitting»

Il processo di adattamento di alcuni modelli statistici a un determinato insieme di dati. Principalmente eseguito su un computer e utilizzando vari metodi numerici come l'ottimizzazione o l'integrazione numerica o la simulazione.

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Adatta un termine sinusoidale ai dati
Anche se ho letto questo post, non ho ancora idea di come applicare questo ai miei dati e spero che qualcuno mi possa aiutare. Ho i seguenti dati: y <- c(11.622967, 12.006081, 11.760928, 12.246830, 12.052126, 12.346154, 12.039262, 12.362163, 12.009269, 11.260743, 10.950483, 10.522091, 9.346292, 7.014578, 6.981853, 7.197708, 7.035624, 6.785289, 7.134426, 8.338514, …
26 r  regression  fitting 

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Rilevamento di valori anomali nei dati di conteggio
Ho quello che pensavo ingenuamente di essere un problema piuttosto semplice che comporta il rilevamento anomalo di molti diversi set di dati di conteggio. In particolare, voglio determinare se uno o più valori in una serie di dati di conteggio sono più alti o più bassi del previsto rispetto al …





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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

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Perché la regressione lineare utilizza una funzione di costo basata sulla distanza verticale tra l'ipotesi e il punto dati di input?
Diciamo che abbiamo i punti di dati di input (predittore) e output (risposta) A, B, C, D, E e vogliamo adattare una linea attraverso i punti. Questo è un semplice problema per illustrare la domanda, ma può essere esteso anche a dimensioni più elevate. Dichiarazione problema L'attuale miglior adattamento o …





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Perché la media aritmetica è più piccola della media di distribuzione in una distribuzione log-normale?
Quindi, ho un processo casuale che genera variabili casuali normalmente distribuite nel registro XXX. Ecco la funzione di densità di probabilità corrispondente: Volevo stimare la distribuzione di alcuni momenti di quella distribuzione originale, diciamo il primo momento: la media aritmetica. Per fare ciò, ho disegnato 100 variabili casuali 10000 volte …

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ARIMA vs ARMA sulla serie differenziata
In R (2.15.2) ho montato una volta un ARIMA (3,1,3) su una serie temporale e una volta un ARMA (3,3) sulla serie temporale una volta differenziata. I parametri adattati differiscono, che ho attribuito al metodo di adattamento in ARIMA. Inoltre, il montaggio di un ARIMA (3,0,3) sugli stessi dati di …
13 r  time-series  arima  fitting  arma 

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