Domande taggate «model»

Una formalizzazione delle relazioni tra variabili stocasticamente (casualmente) correlate sotto forma di equazioni matematiche. NON USARE QUESTO TAG DA SE STESSO: includerne sempre uno più specifico.

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Interpretazione geometrica del modello lineare generalizzato
Per modello lineare , possiamo avere una bella interpretazione geometrica del modello stimato OLS: y = x β + e . Y è la proiezione di y sullo spazio attraversato da x e residuale e perpendicolare a questo spazio attraversato da x.y=xβ+ey=xβ+ey=x\beta+ey^=xβ^+e^y^=xβ^+e^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e}y^y^\hat{y}e^e^\hat{e} Ora, la mia domanda è: c'è qualche interpretazione …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Stimare la velocità con cui la deviazione standard viene ridimensionata con una variabile indipendente
Ho un esperimento in cui sto prendendo le misure di una variabile normalmente distribuita ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Tuttavia, esperimenti precedenti hanno fornito alcune prove del fatto che la deviazione standard è una funzione affine di una variabile indipendente , vale a direXσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim …
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Evitare la discriminazione sociale nella costruzione di modelli
Ho domande ispirate al recente scandalo sul reclutamento di Amazon, in cui sono state accusate di discriminazione nei confronti delle donne nel loro processo di reclutamento. Maggiori informazioni qui : Gli specialisti dell'apprendimento automatico di Amazon.com Inc hanno scoperto un grosso problema: al loro nuovo motore di reclutamento non piacevano …
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Modelli flessibili e non flessibili nell'apprendimento automatico
Mi sono imbattuto in una semplice domanda sul confronto tra modelli flessibili (ad esempio spline) e modelli non flessibili (ad esempio regressione lineare) in diversi scenari. La domanda è: In generale, prevediamo che le prestazioni di un metodo di apprendimento statistico flessibile funzionino meglio o peggio di un metodo non …
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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione
Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …
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Da dove viene il termine "impara un modello"
Ho sentito spesso che i minatori di dati qui usano questo termine. Come statistico che ha lavorato su problemi di classificazione, ho familiarità con il termine "formare un classificatore" e presumo che "apprendere un modello" significhi la stessa cosa. Non mi dispiace il termine "addestrare un classificatore". Ciò sembra rappresentare …
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