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나는 일부 연구에서 예측 모델의 성능이 분석법의 선택보다는 선택된 분석법에 대한 데이터 분석가의 전문 지식에 더 의존한다는 소문을 발견했습니다. 다시 말해, 주장은 데이터 분석가가보다 이론적 인 관점에서 본 방법이 문제에 대해 "적절한"것으로 보이는 것보다 선택된 방법에 익숙한 것이 더 중요하다는 주장이다. 이것은 일반적으로 많은 변이체 (100-1000), 다중 공선 성 및 …

14 predictive-models  method-comparison 

매트릭스에서 특정 분자의 농도를 측정 할 수있는 두 가지 분석 방법이 있습니다 (예 : 물의 소금 양을 측정하십시오) 두 가지 방법이 다르며 각각 고유 한 오류가 있습니다. 두 가지 방법이 동일하거나 그렇지 않은 방법을 보여주는 방법은 무엇입니까? 분산 그래프에서 두 방법으로 측정 한 여러 샘플의 결과를 플로팅하는 것이 좋은 첫 …

11 hypothesis-testing  measurement-error  method-comparison  bland-altman-plot 

문제 간단한 2- 가우스 혼합 모집단의 모형 매개 변수를 적합하게 만들고 싶습니다. 베이지안 방법에 대한 과대 광고가 주어지면이 문제에 대해 베이지안 추론이 전통적인 피팅 방법보다 더 나은 도구인지 이해하고 싶습니다. 지금까지 MCMC는이 장난감 예제에서 성능이 좋지 않지만 아마도 간과했을 것입니다. 코드를 보자. 도구들 파이썬 (2.7) + scipy stack, lmfit 0.8 …

10 bayesian  gaussian-mixture  frequentist  pymc  method-comparison 

검토 자로부터 표에 제시된 Pearson 상관 관계 (r- 값)를 서로 비교할 수 있는지 여부를 물었습니다. 따라서 하나가 다른 것보다 "더 강력"하다고 주장 할 수 있습니다 (실제 r- 값을 눈으로 보는 것 이외) . 당신은 이것에 대해 어떻게 갈 것입니까? 이 방법을 찾았습니다 http://vassarstats.net/rdiff.html 그러나 이것이 적용되는지 확실하지 않습니다.

10 correlation  pearson-r  method-comparison 

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom