Statistiche e Big Data interpretation

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La regolarizzazione può essere utile se siamo interessati solo alla modellazione, non alla previsione?

La regolarizzazione può essere utile se siamo interessati solo a stimare (e interpretare) i parametri del modello, non a previsioni o previsioni? Vedo come la regolarizzazione / convalida incrociata sia estremamente utile se il tuo obiettivo è fare buone previsioni su nuovi dati. Ma cosa succede se stai facendo economia …

19 cross-validation econometrics model-selection interpretation regularization

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Interpretazione del modello ARIMA

Ho una domanda sui modelli ARIMA. Diciamo che ho una serie temporale che vorrei prevedere e un modello sembra un buon modo per condurre l'esercizio di previsione. Ora la ritardo implica che la mia serie oggi è influenzata da eventi precedenti. Questo ha senso. Ma qual è l'interpretazione degli errori? …

19 regression time-series interpretation

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Interpretazione dei grafici di analisi della corrispondenza 2D

Ho cercato su Internet in lungo e in largo ... Devo ancora trovare una buona panoramica su come interpretare i grafici di analisi della corrispondenza 2D. Qualcuno potrebbe offrire qualche consiglio sull'interpretazione delle distanze tra i punti? Forse un esempio potrebbe aiutare, ecco una trama che si trova su molti …

19 interpretation correspondence-analysis biplot

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Tracciare e interpretare la regressione logistica ordinale

Ho una variabile dipendente ordinale, facilità, che varia da 1 (non facile) a 5 (molto facile). L'aumento dei valori dei fattori indipendenti è associato ad un aumento del grado di facilità. Due delle mie variabili indipendenti ( condAe condB) sono categoriche, ognuna con 2 livelli e 2 ( abilityA, abilityB) …

19 r regression logistic interpretation ordered-logit

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Perché la regressione sulla varianza?

Sto leggendo questa nota . A pagina 2, afferma: "Quanto della varianza nei dati è spiegata da un determinato modello di regressione?" "L'interpretazione della regressione riguarda la media dei coefficienti; l'inferenza riguarda la loro varianza." Ho letto di tali dichiarazioni numerose volte, perché dovremmo preoccuparci di "quanta parte della varianza …

19 regression variance interpretation

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Interpretazione dei beta quando ci sono più variabili categoriche

Comprendo il concetto che è la media per quando la variabile categoriale è uguale a 0 (o è il gruppo di riferimento), dando l'interpretazione finale che il coefficiente di regressione è la differenza nella media delle due categorie. Anche con> 2 categorie suppongo che ogni spieghi la differenza tra la …

18 multiple-regression categorical-data interpretation regression-coefficients contrast

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In che modo la struttura bayesiana è migliore nell'interpretazione quando di solito usiamo priori non informativi o soggettivi?

Si sostiene spesso che il framework bayesiano abbia un grande vantaggio nell'interpretazione (rispetto al frequentista), perché calcola la probabilità di un parametro dati i dati - invece di p ( x | θ ) come nel quadro frequentista . Fin qui tutto bene.p ( θ | x )p(θ|X)p(\theta|x)p ( x …

18 bayesian interpretation prior likelihood posterior

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Analisi della divergenza di Kullback-Leibler

Consideriamo le seguenti due distribuzioni di probabilità P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 Ho calcolato la divergenza di Kullback-Leibler che è uguale a 0.4928202580.4928202580.492820258 , voglio sapere in generale cosa mi mostra questo numero? Generalmente, la …

18 interpretation information-theory kullback-leibler

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Posso fidarmi di un risultato significativo di un test t se la dimensione del campione è piccola?

Se il risultato del test t unilaterale è significativo ma la dimensione del campione è piccola (ad esempio inferiore a circa 20), posso ancora fidarmi di questo risultato? In caso contrario, come devo trattare e / o interpretare questo risultato?

17 statistical-significance t-test interpretation sample-size small-sample

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Interpretazione della regressione logistica ordinale

Ho eseguito questa regressione logistica ordinale in R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Ho ottenuto questo riassunto del modello: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value …

17 r regression logistic interpretation ordered-logit

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Come interpretare il coefficiente di correlazione di Matthews (MCC)?

La risposta alla domanda Relazione tra i coefficienti di correlazione phi, Matthews e Pearson? mostra che i tre metodi dei coefficienti sono tutti equivalenti. Non vengo dalle statistiche, quindi dovrebbe essere una domanda facile. Il documento di Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) descrive quanto segue: "A correlation of: C = 1 indicates perfect …

17 correlation interpretation pearson-r

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Importanza delle funzionalità con variabili fittizie

Sto cercando di capire come posso ottenere l'importanza di una variabile categoriale che è stata suddivisa in variabili fittizie. Sto usando scikit-learn che non gestisce le variabili categoriali per te come fanno R o h2o. Se suddivido una variabile categoriale in variabili fittizie, ottengo importazioni di funzionalità separate per classe …

17 categorical-data random-forest interpretation importance

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Interpretazione dei grafici a traccia delle variabili LASSO

Sono nuovo nel glmnetpacchetto e non sono ancora sicuro di come interpretare i risultati. Qualcuno potrebbe aiutarmi a leggere il seguente diagramma di traccia? Il grafico è stato ottenuto eseguendo quanto segue: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- …

15 r data-visualization interpretation lasso glmnet

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Come interpretare i coefficienti da una regressione beta?

Ho alcuni dati limitati tra 0 e 1. Ho usato il betaregpacchetto in R per adattare un modello di regressione con i dati limitati come variabile dipendente. La mia domanda è: come interpretare i coefficienti dalla regressione?

15 r regression interpretation beta-distribution regression-coefficients

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Soggettività nelle statistiche del frequentista

Sento spesso l'affermazione secondo cui le statistiche bayesiane possono essere altamente soggettive. L'argomento principale è che l'inferenza dipende dalla scelta di un priore (anche se si potrebbe usare il principio di indifferenza o massima entropia per scegliere un priore). In confronto, afferma l'affermazione, le statistiche frequentiste sono in genere più …

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