Uno dei presupposti della regressione logistica è la linearità nel logit. Quindi una volta che ho messo in moto il mio modello ho testato la non linearità usando il test Box-Tidwell. Uno dei miei predittori continui (X) è risultato positivo alla non linearità. Cosa dovrei fare dopo? Poiché si tratta …
So che per la variabile continua .P[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Ma non riesco a visualizzare che se , c'è un numero infinito di possibili 's. E anche perché le loro probabilità diventano infinitamente piccole?xP[X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx
Sto studiando l'apprendimento automatico e ogni libro che apro mi imbatto in distribuzione chi-quadrato, funzione gamma, distribuzione t, gaussiana, ecc. Ogni libro che ho aperto finora definisce solo quali sono le distribuzioni: non spiegano né danno l'intuizione su da dove provengano le formule specifiche per le funzioni. Ad esempio, perché …
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), …
Potresti darmi qualche chiarimento sul data mining e sugli algoritmi di intelligenza artificiale? Per quale base matematica hanno usato? Potresti darmi un punto di partenza, in matematica, per capire questo tipo di algoritmi?
I bayesiani sostengono mai che il loro approccio generalizza l'approccio frequentista, perché si possono usare priori non informativi e, quindi, è possibile recuperare una tipica struttura modello frequentista? Qualcuno può indirizzarmi in un posto dove posso leggere su questo argomento, se è effettivamente utilizzato? EDIT: Questa domanda è forse formulata …
Qualcuno può dirmi come fare la modellazione di recency, frequenza e valore monetario (RFM) e modellazione del valore del cliente in R? Inoltre, qualcuno può riferirmi della letteratura su di esso?
Questa domanda illustra la difficoltà di una persona a padroneggiare le statistiche e la probabilità da sola, di fronte a risorse debolmente sviluppate come Wikipedia. Mi è venuto in mente che i consulenti statistici, e ce ne sono alcuni qui, possono affrontare regolarmente la sfida di spiegare determinati concetti e …
Sono molto interessato al potenziale dell'analisi statistica per la simulazione / previsione / stima della funzione, ecc. Tuttavia, non ne so molto e le mie conoscenze matematiche sono ancora piuttosto limitate: sono uno studente universitario junior in ingegneria del software. Sto cercando un libro che mi permetta di iniziare su …
Contesto: Sono uno studente di dottorato in psicologia. Come con molti dottorandi in psicologia, so come eseguire varie analisi statistiche utilizzando software statistico, fino a tecniche come PCA, alberi di classificazione e analisi dei cluster. Ma non è davvero soddisfacente perché anche se posso spiegare perché ho fatto un'analisi e …
Ciò è stato ispirato dalla regressione lineare online efficiente , che ho trovato molto interessante. Esistono testi o risorse dedicati al calcolo statistico su larga scala, mediante il quale il calcolo con insiemi di dati è troppo grande per adattarsi alla memoria principale e forse troppo vario per essere effettivamente …
Esistono buoni documenti o libri che trattano l'uso della discesa coordinata per L1 (lazo) e / o regolarizzazione della rete elastica per problemi di regressione lineare?
Qualcuno può raccomandare alcuni libri che sono considerati riferimenti standard per le statistiche classiche (frequentiste)? IE, abbastanza completo, e anche, è in circolazione da un po 'di tempo in modo che errori di battitura ed errori nelle formule abbiano la possibilità di essere controllati e corretti
Sto lavorando a un piccolo corpus di testo (200 M), che voglio esplorare con alcune analisi di cluster. Quali libri o articoli su quell'argomento consiglieresti?
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