Domande taggate «model-selection»

La selezione del modello è un problema nel giudicare quale modello di un set funziona meglio. I metodi popolari includonoR2, Criteri AIC e BIC, set di test e convalida incrociata. In una certa misura, la selezione della funzione è un sottoproblema della selezione del modello.

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Selezione del modello Box-Jenkins
La procedura di selezione del modello Box-Jenkins nell'analisi delle serie temporali inizia osservando le funzioni di autocorrelazione e autocorrelazione parziale delle serie. Questi grafici possono suggerire l'appropriato e q in un ARMA ( p ,pppqqq modello. La procedura continua chiedendo all'utente di applicare i criteri AIC / BIC per selezionare …
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Qual è il punto della regressione univariata prima della regressione multivariata?
Attualmente sto lavorando a un problema in cui abbiamo un piccolo set di dati e siamo interessati all'effetto causalità di un trattamento sul risultato. Il mio consulente mi ha incaricato di eseguire una regressione univariata su ciascun predittore con il risultato come risposta, quindi l'assegnazione del trattamento come risposta. Cioè, …
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Regressione lineare e non lineare
Ho una serie di valori ed y che sono teoricamente correlati esponenziale:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Un modo per ottenere i coefficienti è applicare logaritmi naturali su entrambi i lati e applicare un modello lineare: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Un altro modo per …
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Cosa sono i chunk test?
In risposta a una domanda sulla selezione del modello in presenza di multicollinearità , Frank Harrell ha suggerito : Inserisci tutte le variabili nel modello ma non testare l'effetto di una variabile aggiustata per gli effetti delle variabili concorrenti ... I test di blocco delle variabili concorrenti sono potenti perché …
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Comprensione del criterio AIC e Schwarz
Sto gestendo un modello logistico. Il set di dati del modello effettivo ha più di 100 variabili ma sto scegliendo un set di dati di prova in cui ci sono circa 25 variabili. In precedenza ho anche creato un set di dati con 8-9 variabili. Mi è stato detto che …
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Ci sono circostanze in cui si dovrebbe usare la regressione graduale?
La regressione graduale era stata abusata in molti articoli biomedici in passato, ma questo sembra migliorare con una migliore educazione dei suoi numerosi problemi. Molti revisori più anziani tuttavia lo richiedono ancora. Quali sono le circostanze in cui la regressione graduale ha un ruolo e dovrebbe essere utilizzata, se presente?
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Come confrontare i modelli sulla base di AIC?
Abbiamo due modelli che utilizzano lo stesso metodo per calcolare la probabilità di log e l'AIC per uno è inferiore rispetto all'altro. Tuttavia, quello con l'AIC inferiore è molto più difficile da interpretare. Abbiamo difficoltà a decidere se vale la pena introdurre la difficoltà e lo abbiamo giudicato usando una …
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