«interpretation» 태그된 질문

예측이나 예측이 아닌 모형 매개 변수 추정 (및 해석)에만 관심이있는 경우 정규화가 도움이 될 수 있습니까? 새 데이터에 대한 좋은 예측을 내리는 것이 목표 인 경우 정규화 / 교차 유효성 검사가 얼마나 유용한 지 잘 알고 있습니다. 그러나 만약 당신이 전통적인 경제학을하고 있고 당신이 관심있는 모든 것을 추정하는 것이라면 ββ\beta? …

19 cross-validation  econometrics  model-selection  interpretation  regularization 

ARIMA 모델에 대한 질문이 있습니다. 예측하고 싶은 시계열 YtYtY_t 가 있고 ARIMA(2,2)ARIMA(2,2)\text{ARIMA}(2,2) 모델이 예측 운동을 수행하는 좋은 방법 인 것 같습니다. ΔYt=α1ΔYt−1+α2ΔYt−2+νt+θ1νt−1+θ2νt−2ΔYt=α1ΔYt−1+α2ΔYt−2+νt+θ1νt−1+θ2νt−2 \Delta Y_t = \alpha_1 \Delta Y_{t-1} + \alpha_2 \Delta Y_{t-2} + \nu_{t} + \theta_1 \nu_{t-1} + \theta_2 \nu_{t-2} 이제 지연된 는 오늘날 내 시리즈가 이전 이벤트의 영향을 받는다는 …

19 regression  time-series  interpretation 

인터넷을 광범위하고 광범위하게 검색하고 있습니다. 아직 2D 대응 분석 플롯을 해석하는 방법에 대한 훌륭한 개요를 아직 찾지 못했습니다. 점 사이의 거리를 해석하는 데 조언을 줄 수 있습니까? 아마도 예가 도움이 될 것입니다. 여기서 통신 분석에 대해 논의한 많은 웹 사이트에서 발견 된 도표가 있습니다. 빨간색 삼각형은 눈 색깔을 나타내고 검은 …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

1 (쉽지 않음)에서 5 (매우 쉽지 않음) 범위의 서수 종속 변수, 용이성을 가지고 있습니다. 독립 요인의 값이 증가하면 용이성 등급이 높아집니다. 내 독립 변수 중 두 개 ( condA및 condB)는 범주 형이며, 각각 2 개의 레벨이 있으며 2 ( abilityA, abilityB)는 연속적입니다. R 에서 서수 패키지를 사용하고 있습니다. logit(p(Y⩽g))=lnp(Y⩽g)p(Y>g)=β0g−(β1X1+⋯+βpXp)(g=1,…,k−1)logit(p(Y⩽g))=ln⁡p(Y⩽g)p(Y>g)=β0g−(β1X1+⋯+βpXp)(g=1,…,k−1)\text{logit}(p(Y \leqslant …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

이 메모를 읽고 있습니다. 2 페이지에 다음과 같이 표시되어 있습니다. "데이터의 분산이 주어진 회귀 모델로 얼마나 설명되어 있습니까?" "회귀 해석은 계수의 평균에 관한 것이며 추론은 ​​분산에 관한 것입니다." 이러한 진술에 대해 여러 번 읽었습니다. 왜 데이터의 분산이 주어진 회귀 모델에 의해 설명됩니까? "... 더 구체적으로, 왜"분산 "에 관심이 있습니까?

19 regression  variance  interpretation 

범주 변수가 0 (또는 참조 그룹) 인 경우 이 평균 이라는 개념을 이해하므로 회귀 계수가 두 범주의 평균 차이라는 최종 해석을 제공합니다. > 2 범주를 사용하더라도 각 는 해당 범주의 평균과 참조의 차이점을 설명 한다고 가정 합니다. ββ^0β^0\hat\beta_0β^β^\hat\beta 그러나 다 변수 모델에 더 많은 변수가 도입되면 어떻게 될까요? 이제 두 …

18 multiple-regression  categorical-data  interpretation  regression-coefficients  contrast 

베이지안 프레임 워크는 해석에서 (자주주의에 비해) 큰 장점을 가지고 있다고 종종 주장되는데, 이는 데이터에서 주어진 매개 변수의 확률 을 대신 대신 계산하기 때문 입니다. 빈번한 틀. 여태까지는 그런대로 잘됐다.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ )p(x|θ)p(x|\theta) 그러나 전체 방정식은 다음을 기반으로합니다. p …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

다음 두 확률 분포를 고려해 봅시다. P Q 0.01 0.002 0.02 0.004 0.03 0.006 0.04 0.008 0.05 0.01 0.06 0.012 0.07 0.014 0.08 0.016 0.64 0.928 나는 인 Kullback-Leibler 분기를 계산 했습니다. 일반적 으로이 숫자가 무엇을 보여주고 싶습니까? 일반적으로 Kullback-Leibler 분기는 하나의 확률 분포가 다른 확률 분포와 얼마나 멀리 떨어져 …

18 interpretation  information-theory  kullback-leibler 

단면 t- 검정 결과가 중요하지만 표본 크기가 작은 경우 (예 : 20 이하)이 결과를 여전히 신뢰할 수 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게이 결과를 다루거나 해석해야합니까?

17 statistical-significance  t-test  interpretation  sample-size  small-sample 

이 서수 로지스틱 회귀 분석을 R에서 실행했습니다. mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) 이 모델의 요약을 얻었습니다. summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

질문에 대한 대답 phi, Matthews 및 Pearson 상관 계수의 관계는 무엇입니까? 세 가지 계수 방법이 모두 동등 함을 보여줍니다. 나는 통계가 아니기 때문에 쉬운 질문이 될 것입니다. Matthews 논문 (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099)은 다음을 설명합니다. "A correlation of: C = 1 indicates perfect agreement, C = 0 is expected for a prediction no …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

더미 변수로 분류 된 범주 형 변수의 기능 중요성을 얻는 방법을 이해하려고합니다. R 또는 h2o 가하는 방식으로 범주 변수를 처리하지 않는 scikit-learn을 사용하고 있습니다. 범주 형 변수를 더미 변수로 분류하면 해당 변수의 클래스마다 별도의 기능 중요도가 있습니다. 내 질문은, 더미 변수의 중요도를 단순히 범주화하여 범주 변수의 중요도 값으로 재결합하는 것이 …

17 categorical-data  random-forest  interpretation  importance 

나는 glmnet패키지를 처음 접했고 결과를 해석하는 방법을 여전히 확신하지 못한다. 누구든지 다음 추적 플롯을 읽도록 도와 줄 수 있습니까? 다음을 실행하여 그래프를 얻었습니다. library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", label=TRUE) plot(model$glmnet.fit, "lambda", label=TRUE) par(op)

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

0과 1 사이의 경계가있는 데이터가 있습니다 betareg.R 의 패키지를 사용 하여 경계가있는 데이터를 종속 변수로 사용하여 회귀 모델을 맞추 었습니다. 내 질문은 : 회귀의 계수를 어떻게 해석합니까?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

나는 종종 베이지안 통계가 매우 주관적 일 수 있다는 주장을 듣는다. 추론의 주요 논점은 이전의 선택에 달려있다 (이전의 선택을 위해 최대 엔트로피의 무차별 원칙을 사용할 수 있음에도 불구하고). 이에 반해, 잦은 통계는 일반적으로 더 객관적이다. 이 진술에는 얼마나 많은 진리가 있습니까? 또한 이것은 나를 궁금하게합니다. 특히 주관적 일 수 있고 …

14 bayesian  interpretation  frequentist  philosophical