Statistiche e Big Data model-selection

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Quando è appropriato selezionare i modelli minimizzando l'AIC?

È accertato, almeno tra gli statistici di qualche livello superiore, che i modelli con i valori della statistica AIC entro una certa soglia del valore minimo dovrebbero essere considerati appropriati come il modello che minimizza la statistica AIC. Ad esempio, in [1, p.221] troviamo Quindi i modelli con GCV di …

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Selezione del modello bayesiano in PyMC3

Sto usando PyMC3 per eseguire modelli bayesiani sui miei dati. Sono nuovo nella modellazione bayesiana ma secondo alcuni post di blog , Wikipedia e QA di questo sito, sembra essere un approccio valido per utilizzare il fattore Bayes e il criterio BIC per essere in grado di scegliere quale modello …

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Come selezionare la soluzione migliore senza dati eccessivi? Modellazione di una distribuzione bimodale con N funzioni normali, ecc

Ho una distribuzione ovviamente bimodale di valori, che cerco di adattare. I dati possono essere adattati bene con 2 funzioni normali (bimodali) o con 3 funzioni normali. Inoltre, esiste un motivo fisico plausibile per adattare i dati con 3. Più parametri vengono introdotti, più perfetta sarà la misura, come con …

11 distributions normal-distribution model-selection overfitting

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Selezione del modello nell'apprendimento offline o online

Ultimamente ho cercato di saperne di più sull'apprendimento online (è assolutamente affascinante!), E un tema su cui non sono stato in grado di capire bene è come pensare alla selezione dei modelli in contesti offline e online. In particolare, supponiamo ci alleniamo un classificatore non in linea, sulla base di …

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Cosa devo fare quando i valori di AIC sono bassi e approssimativamente uguali?

Chris Chatfield, di cui mi sono divertito a leggere molti libri e articoli di qualità, in (1) offre i seguenti consigli: Ad esempio, la scelta tra i modelli di serie temporali ARIMA con valori bassi e approssimativamente uguali dell'AIC dovrebbe probabilmente essere fatta, non su quale capiti per dare il …

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Cosa fare con le variabili collineari

Disclaimer: questo è per un progetto di compiti a casa. Sto cercando di trovare il modello migliore per i prezzi dei diamanti, a seconda di diverse variabili e finora sembra che abbia un modello abbastanza buono. Tuttavia ho incontrato due variabili che sono ovviamente collineari: >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table …

11 regression correlation self-study model-selection multicollinearity

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Selezione del modello ABC

È stato dimostrato che la scelta del modello ABC utilizzando i fattori di Bayes non è raccomandabile a causa della presenza di un errore derivante dall'uso di statistiche riassuntive. La conclusione in questo articolo si basa sullo studio del comportamento di un metodo popolare per l'approssimazione del fattore di Bayes …

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Test del rapporto di verosimiglianza generalizzato per modelli non nidificati

Capisco che se ho due modelli A e B e A è nidificato in B, quindi, dati alcuni, posso adattare i parametri di A e B usando MLE e applicare il test del rapporto di verosimiglianza generalizzato. In particolare, la distribuzione del test dovrebbe essere con gradi di libertà dove …

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Superiorità di LASSO sulla selezione in avanti / eliminazione all'indietro in termini di errore di previsione della convalida incrociata del modello

Ho ottenuto tre modelli ridotti da un modello completo originale usando selezione in avanti eliminazione all'indietro Tecnica di penalizzazione L1 (LASSO) Per i modelli ottenuti utilizzando la selezione in avanti / eliminazione all'indietro, ho ottenuto la stima convalidata incrociata dell'errore di predizione utilizzando CVlmnel pacchetto DAAGdisponibile in R. Per il …

10 cross-validation model-selection lasso stepwise-regression

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Qual è la differenza fondamentale tra questi due modelli di regressione?

Supponiamo che io abbia una risposta bivariata con correlazione significativa. Sto cercando di confrontare i due modi per modellare questi risultati. Un modo è quello di modellare la differenza tra i due risultati: Un altro modo è di usarli o modellarli: ( y i j = β 0 + tempo …

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Confronto tra modelli di regressione logistica binaria nidificati quando è grande

Per porre meglio la mia domanda, ho fornito alcuni degli output di un modello a 16 variabili ( fit) e di un modello a 17 variabili ( fit2) di seguito (tutte le variabili predittive in questi modelli sono continue, dove l'unica differenza tra questi modelli è che fitnon contiene la …

10 r regression logistic model-selection large-data

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Confronto tra le distribuzioni delle prestazioni di generalizzazione

Supponi di avere due metodi di apprendimento per un problema di classificazione , e , e di stimare le loro prestazioni di generalizzazione con qualcosa come ripetute convalide incrociate o bootstrap. Da questo processo ottengo una distribuzione dei punteggi e per ciascun metodo attraverso queste ripetizioni (ad esempio la distribuzione …

10 cross-validation model-selection

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Fattori di Bayes con priori impropri

Ho una domanda sul confronto tra modelli usando i fattori di Bayes. In molti casi, gli statistici sono interessati all'utilizzo di un approccio bayesiano con priori impropri (ad esempio alcuni priori Jeffreys e priori di riferimento). La mia domanda è, nei casi in cui la distribuzione posteriore dei parametri del …

10 bayesian model-selection prior

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Domande su come specificare modelli misti lineari in R per dati di misure ripetute con struttura di annidamento aggiuntiva

Struttura dati > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

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Stabilità del modello nella validazione incrociata dei modelli di regressione

Dati i multipli di convalida incrociata di una regressione logistica e le risultanti stime multiple di ciascun coefficiente di regressione, come si dovrebbe misurare se un predittore (o un insieme di predittori) è / sono stabili e significativi in base ai coefficienti di regressione ? È diverso per la regressione …

10 regression model-selection cross-validation

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