Statistiche e Big Data predictive-models

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Risultati elettorali USA 2016: cosa è andato storto nei modelli di previsione?

Prima era la Brexit , ora le elezioni statunitensi. Molte previsioni del modello sono state respinte con ampio margine e ci sono lezioni da imparare qui? Già alle 16:00 PST di ieri, i mercati delle scommesse favorivano ancora Hillary 4 a 1. Immagino che i mercati delle scommesse, con denaro …

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Differenze tra validazione incrociata e bootstrap per stimare l'errore di previsione

Vorrei che i tuoi pensieri sulle differenze tra validazione incrociata e bootstrap per stimare l'errore di previsione. Uno funziona meglio per set di dati di piccole dimensioni o set di dati di grandi dimensioni?

103 cross-validation predictive-models bootstrap

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Differenza tra intervalli di confidenza e intervalli di previsione

Per un intervallo di previsione nella regressione lineare, usi ancora per generare l'intervallo. Puoi anche usarlo per generare un intervallo di confidenza di . Qual è la differenza tra i due?E[Y| x0]E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]

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Genera una variabile casuale con una correlazione definita con una o più variabili esistenti

Per uno studio di simulazione devo generare variabili casuali che mostrano una correlazione (popolazione) predefinita a una variabile esistente .YYY Ho esaminato i Rpacchetti copulae CDVineche possono produrre distribuzioni multivariate casuali con una determinata struttura di dipendenza. Tuttavia, non è possibile fissare una delle variabili risultanti su una variabile esistente. …

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Pensieri pratici sulla modellistica esplicativa vs. predittiva

Ad aprile, ho partecipato a un discorso alla serie di seminari sul gruppo di statistiche del Dipartimento di matematica UMD intitolata "Spiegare o predire?". Il discorso è stato tenuto dal Prof. Galit Shmueli che insegna alla Smith Business School dell'UMD . Il suo intervento si basava sulla ricerca che aveva …

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Come posso aiutare a garantire che i dati dei test non finiscano nei dati di addestramento?

Supponiamo di avere qualcuno che sta costruendo un modello predittivo, ma che qualcuno non sia necessariamente esperto di principi statistici o di apprendimento automatico adeguati. Forse stiamo aiutando quella persona mentre stanno imparando, o forse quella persona sta usando una sorta di pacchetto software che richiede una conoscenza minima da …

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Le variabili sono spesso regolate (ad esempio standardizzate) prima di creare un modello: quando è una buona idea e quando è cattiva?

In quali circostanze vorresti o non vuoi ridimensionare o standardizzare una variabile prima del fitting del modello? E quali sono i vantaggi / gli svantaggi del ridimensionamento di una variabile?

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Alternative alla regressione logistica in R

Vorrei tanti algoritmi che svolgono lo stesso compito della regressione logistica. Si tratta di algoritmi / modelli che possono fornire una previsione per una risposta binaria (Y) con alcune variabili esplicative (X). Sarei felice se dopo aver nominato l'algoritmo, se mostrassi anche come implementarlo in R. Ecco un codice che …

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La regolazione dei valori di p in una regressione multipla per confronti multipli è una buona idea?

Supponiamo che tu sia un ricercatore / econometrico di scienze sociali che cerca di trovare predittori rilevanti della domanda di un servizio. Sono disponibili 2 variabili risultato / dipendente che descrivono la domanda (utilizzando il servizio sì / no e il numero di occasioni). Hai 10 variabili predittive / indipendenti …

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Quando i dati sbilanciati sono davvero un problema in Machine Learning?

Abbiamo già avuto più domande sui dati sbilanciati quando si utilizzano la regressione logistica , SVM , alberi delle decisioni , insaccamento e una serie di altre domande simili, ciò che lo rende un argomento molto popolare! Sfortunatamente, ciascuna delle domande sembra essere specifica dell'algoritmo e non ho trovato linee …

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi

Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

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calcolato manualmente non corrisponde a randomForest ()

So che questa è una Rdomanda abbastanza specifica , ma potrei pensare alla varianza della proporzione spiegata, , in modo errato. Ecco qui.R2R2R^2 Sto cercando di usare il Rpacchetto randomForest. Ho alcuni dati di allenamento e dati di test. Quando inserisco un modello di foresta casuale, la randomForestfunzione consente di …

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Varianza delle stime di convalida incrociata di

TL, DR: sembra che, contrariamente ai consigli spesso ripetuti, convalida incrociata una tantum (LOO-CV) - cioèKKK -piega CV conKKK (il numero di pieghe) uguale aNNN (il numero di osservazioni di addestramento) - fornisce stime dell'errore di generalizzazione che sono le meno variabili per qualsiasiKKK , non la più variabile, assumendo …

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Quando e come utilizzare variabili esplicative standardizzate nella regressione lineare

Ho 2 semplici domande sulla regressione lineare: Quando si consiglia di standardizzare le variabili esplicative? Una volta effettuata la stima con valori standardizzati, come si può prevedere con nuovi valori (come si dovrebbero standardizzare i nuovi valori)? Alcuni riferimenti sarebbero utili.

37 regression predictive-models references standardization predictor

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Come gestire un modello di previsione "autolesionista"?

Stavo guardando una presentazione di uno specialista ML di un importante rivenditore, in cui avevano sviluppato un modello per prevedere eventi fuori stock. Supponiamo per un momento che nel tempo il loro modello diventi molto preciso, non sarebbe in qualche modo "autolesionista"? Cioè, se il modello funziona davvero bene, allora …

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