Domande taggate «modeling»

Questo tag descrive il processo di creazione di un modello statistico o di apprendimento automatico. Aggiungi sempre un tag più specifico.

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Stiamo esagerando l'importanza dell'assunzione e della valutazione dei modelli in un'epoca in cui le analisi sono spesso condotte dai laici
In conclusione , più imparo sulle statistiche, meno mi fido degli articoli pubblicati nel mio campo; Credo semplicemente che i ricercatori non stiano facendo abbastanza bene le loro statistiche. Sono un laico, per così dire. Sono addestrato in biologia ma non ho un'istruzione formale in statistica o matematica. Mi piace …
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Foglio informativo sui modelli statistici
Mi chiedevo se esiste un modello statistico "cheat sheet (s)" che elenca una o più informazioni: quando usare il modello quando non usare il modello input richiesti e opzionali uscite attese il modello è stato testato in diversi settori (politica, bio, ingegneria, produzione, ecc.)? è accettato nella pratica o nella …
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Come montare un modello ARIMAX con R?
Ho quattro diverse serie temporali di misurazioni orarie: Il consumo di calore all'interno di una casa La temperatura fuori casa La radiazione solare La velocità del vento Voglio essere in grado di prevedere il consumo di calore all'interno della casa. C'è una chiara tendenza stagionale, sia su base annuale, sia …
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Perché è necessaria la selezione delle variabili?
Le comuni procedure di selezione delle variabili basate su dati (ad esempio, avanti, indietro, per gradi, tutti i sottoinsiemi) tendono a produrre modelli con proprietà indesiderate, tra cui: Coefficienti distorti da zero. Errori standard troppo piccoli e intervalli di confidenza troppo stretti. Testare statistiche e valori p che non hanno …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Come scegliere tra ROC AUC e punteggio F1?
Di recente ho completato una competizione Kaggle in cui è stato utilizzato il punteggio roc auc secondo i requisiti della competizione. Prima di questo progetto, normalmente utilizzavo il punteggio f1 come metrica per misurare le prestazioni del modello. Andando avanti, mi chiedo come dovrei scegliere tra queste due metriche? Quando …
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