Statistiche e Big Data model-selection

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Gradi di libertà residua appropriati dopo aver lasciato cadere i termini da un modello

Sto riflettendo sulla discussione intorno a questa domanda e in particolare sul commento di Frank Harrell secondo cui la stima della varianza in un modello ridotto (cioè uno da cui sono state testate e respinte una serie di variabili esplicative) dovrebbe usare i gradi di libertà generalizzati di Ye . …

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L'AIC può comparare tra diversi tipi di modello?

Sto usando AIC (Akaike's Information Criterion) per confrontare i modelli non lineari in R. È valido confrontare gli AIC di diversi tipi di modello? In particolare, sto confrontando un modello montato da glm rispetto a un modello con un termine a effetto casuale montato da glmer (lme4). In caso contrario, …

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Come misurare / classificare "importanza variabile" quando si utilizza CART? (in particolare usando {rpart} da R)

Quando si costruisce un modello CART (in particolare l'albero di classificazione) utilizzando rpart (in R), è spesso interessante sapere qual è l'importanza delle varie variabili introdotte nel modello. Pertanto, la mia domanda è: quali misure comuni esistono per classificare / misurare l'importanza delle variabili partecipanti in un modello CART? E …

27 r classification model-selection cart rpart

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Prerequisiti per il confronto dei modelli AIC

Quali sono esattamente i prerequisiti che devono essere soddisfatti affinché il confronto tra modelli AIC funzioni? Ho appena trovato questa domanda quando ho fatto un confronto in questo modo: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 In …

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Affrontare l'incertezza del modello

Mi chiedevo come i Bayesiani nella comunità CrossValidated vedono il problema dell'incertezza del modello e come preferiscono affrontarlo? Proverò a porre la mia domanda in due parti: Quanto è importante (secondo la tua esperienza / opinione) affrontare l'incertezza del modello? Non ho trovato alcun documento relativo a questo problema nella …

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Qual è il vantaggio di trattare un fattore come casuale in un modello misto?

Ho un problema ad abbracciare i vantaggi di etichettare un fattore modello come casuale per alcuni motivi. A me sembra che in quasi tutti i casi la soluzione ottimale sia quella di trattare tutti i fattori come fissi. Innanzitutto, la distinzione tra fisso e casuale è abbastanza arbitraria. La spiegazione …

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Hai una visione globale di queste tecniche di analisi?

Attualmente sto lavorando a un progetto in cui sostanzialmente ho bisogno, come tutti noi, di capire come l'output è correlato all'input x . La particolarità qui è che i dati ( y , x ) mi vengono dati un pezzo alla volta, quindi voglio aggiornare la mia analisi ogni volta …

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Stabilità degli argomenti nei modelli di argomenti

Sto lavorando a un progetto in cui desidero estrarre alcune informazioni sul contenuto di una serie di saggi aperti. In questo particolare progetto, 148 persone hanno scritto saggi su un'ipotetica organizzazione studentesca nell'ambito di un esperimento più ampio. Anche se nel mio campo (psicologia sociale), il modo tipico di analizzare …

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AIC contro validazione incrociata in serie temporali: il piccolo caso campione

Sono interessato alla selezione del modello in un'impostazione di serie storiche. Per concretezza, supponiamo che io voglia selezionare un modello ARMA da un pool di modelli ARMA con diversi ordini di ritardo. L' intento finale è la previsione . La selezione del modello può essere effettuata da convalida incrociata, utilizzo …

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Perché la prova di Wilks del 1938 non funziona per i modelli non specificati?

Nel famoso articolo del 1938 (" La grande distribuzione del rapporto di verosimiglianza per il test di ipotesi composite ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks derivò la distribuzione asintotica di (log verosimiglianza) per ipotesi nidificate, presupponendo che l'ipotesi più ampia sia specificata correttamente. La distribuzione limite è …

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Scegliere tra le regole di punteggio appropriate

La maggior parte delle risorse sulle regole di punteggio adeguate menzionano una serie di regole di punteggio diverse come perdita di log, punteggio di Brier o punteggio sferico. Tuttavia, spesso non forniscono molte indicazioni sulle differenze tra loro. (Allegato A: Wikipedia .) Scegliere il modello che massimizza il punteggio logaritmico …

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La stabilità del modello quando si tratta di grandi

Intro: Ho un set di dati con un classico "grande problema p, piccolo problema". Il numero di campioni disponibili n = 150 mentre il numero di possibili predittori p = 400. Il risultato è una variabile continua. Voglio trovare i descrittori più "importanti", cioè quelli che sono i migliori candidati …

22 regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net

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Il miglior approccio per la selezione del modello bayesiano o cross-validation?

Quando provo a scegliere tra vari modelli o il numero di funzioni da includere, diciamo che posso pensare a due approcci. Dividi i dati in training e set di test. Meglio ancora, usa bootstrap o k-fold cross-validation. Allenarsi sul set di allenamento ogni volta e calcolare l'errore sul set di …

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Qual è la proprietà oracolo di uno stimatore?

Qual è la proprietà oracolo di uno stimatore? A quali obiettivi di modellazione è rilevante la proprietà dell'oracolo (predittiva, esplicativa, ...)? Entrambe le spiegazioni teoricamente rigorose e (soprattutto) intuitive sono benvenute.

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AIC o valore p: quale scegliere per la selezione del modello?

Sono nuovo di zecca per questa cosa R ma non sono sicuro di quale modello selezionare. Ho fatto una regressione graduale selezionando ciascuna variabile in base all'AIC più basso. Ho pensato a 3 modelli di cui non sono sicuro quale sia il "migliore". Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model 2: …

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