«model-selection» 태그된 질문

적어도 일부 상위 칼리버의 통계 학자들 사이에서, 최소값의 특정 임계 값 내에 AIC 통계치가있는 모델은 AIC 통계를 최소화하는 모델로서 적절하게 고려되어야한다는 것이 잘 확립되어있다. 예를 들어 [1, p.221]에서 그런 다음 작은 GCV 또는 AIC 모델이 가장 좋습니다. 물론 GCV 또는 AIC를 맹목적으로 최소화해서는 안됩니다. 오히려 합리적으로 작은 GCV 또는 AIC …

12 time-series  model-selection  aic 

PyMC3을 사용하여 데이터에서 베이지안 모델을 실행하고 있습니다. 나는 Bayesian 모델링에 익숙하지 않지만 이 사이트의 일부 블로그 게시물 , Wikipedia 및 QA 에 따르면 Bayes factor 및 BIC 기준을 사용하여 내 데이터를 가장 잘 나타내는 모델을 선택할 수있는 유효한 접근 방법 인 것 같습니다 (생성하는 모델) 내 데이터). Bayes 계수를 계산하려면 …

11 bayesian  model-selection  pymc 

나는 명백하게 이분법적인 가치 분포를 가지고 있는데, 나는 그것을 추구한다. 데이터는 2 개의 일반 기능 (바이 모달) 또는 3 개의 일반 기능에 잘 맞습니다. 또한 데이터를 3에 맞추는 데에는 그럴듯한 물리적 이유가 있습니다. 도입 된 매개 변수가 많을수록 충분한 상수를 사용하면 " 코끼리를 맞출 수있다"는 것처럼 완벽하게 맞을 수 있습니다 …

11 distributions  normal-distribution  model-selection  overfitting 

나는 최근 온라인 학습에 대해 더 많이 배우려고 노력했지만 (절대적으로 흥미 롭습니다!) 내가 잘 이해하지 못한 주제 중 하나는 오프라인과 온라인 컨텍스트에서 모델 선택에 대해 생각하는 방법입니다. 특히, 일부 고정 데이터 세트 에 따라 분류 자 오프라인으로 학습한다고 가정 합니다. 예를 들어, 교차 검증을 통해 성능 특성을 추정하고이 방법으로 가장 …

11 machine-learning  model-selection  online 

(1)에서 많은 책과 논문을 읽었던 Chris Chatfield는 다음과 같은 조언을합니다. 예를 들어, AIC 값이 낮거나 대략 동일한 ARIMA 시계열 모델 중에서 선택해야합니다. 이는 최소 AIC를 제공하는 것이 아니라 가장 최근 연도 데이터를 가장 잘 예측하는 것입니다. 그러한 조언의 근거는 무엇입니까? 소리가 좋은 경우, predict :: auto.arima 및 기타 예측 루틴이 …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

면책 조항 : 이것은 숙제 프로젝트입니다. 나는 여러 변수에 따라 다이아몬드 가격에 가장 적합한 모델을 만들려고 노력하고 있으며 지금까지 꽤 좋은 모델을 가지고있는 것 같습니다. 그러나 분명히 공선 인 두 가지 변수가 있습니다. >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 Depth -0.41035485 1.00000000 0.01779489 Carat.Weight 0.05237998 …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

Bayes 계수를 사용한 ABC 모델 선택은 요약 통계 사용으로 인한 오류가 있으므로 권장되지 않는 것으로 나타 났습니다. 이 논문의 결론은 Bayes 계수 (알고리즘 2)를 근사화하기 위해 널리 사용되는 방법의 거동에 대한 연구에 의존합니다. 베이 즈 요인이 모델 선택을 수행하는 유일한 방법은 아니라는 것이 잘 알려져 있습니다. 모델의 예측 성능과 같이 …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

두 개의 모델 A와 B가 있고 A가 B에 중첩 된 경우 일부 데이터가 주어지면 MLE을 사용하여 A와 B의 매개 변수를 맞추고 일반 로그 우도 비 검정을 적용 할 수 있음을 이해합니다. 특히, 시험의 분포되어야 와 자유도 것으로 파라미터의 개수의 차이 및 있다.χ2χ2\chi^2nnnnnnAAABBB 그러나 와 의 매개 변수 수가 같지만 모델이 …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

나는 원래의 풀 모델에서 앞으로 선택 뒤로 제거 L1 벌칙 기술 (LASSO) 순방향 선택 / 역방향 제거를 사용하여 얻은 모델의 경우, CVlm에서 DAAG제공되는 패키지를 사용 하여 교차 검증 된 예측 오차 추정치를 얻었 습니다 R. LASSO를 통해 선택된 모델에는을 사용했습니다 cv.glm. LASSO에 대한 예측 오차는 다른 것들에 대해 얻은 것보다 …

10 cross-validation  model-selection  lasso  stepwise-regression 

중요한 상관 관계가있는 이변 량 반응이 있다고 가정합니다. 이 결과를 모델링하는 두 가지 방법을 비교하려고합니다. 한 가지 방법은 두 결과 간의 차이를 모델링 할 수있다 : 또 다른 방법을 사용하는 것 또는 이를 모델링 : ( Y I의 J = β 0 + 시간 + X ' β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) 다음은 …

10 r  regression  model-selection 

더 나은 내 질문을, 나는 16 변수 모델 (모두에서 출력의 일부를 제공 한 fit)과 17 변수 모델 ( fit2아래)을 (이러한 모델의 모든 예측 변수는이 모델 사이의 유일한 차이점은 그이고, 연속 fit하지 않습니다 변수 17 (var17) 포함) : fit Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs 102849 LR …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

분류 문제에 대해 두 가지 학습 방법 와 가 있으며 반복적 인 교차 유효성 검사 또는 부트 스트랩과 같은 일반화 성능을 추정한다고 가정하십시오. 이 과정에서 나는 이러한 반복에서 각 방법에 대한 점수 와 의 분포를 얻 (예 : 각 모델에 대한 ROC AUC 값의 분포).AAABBB PAPAP_APBPBP_B 이러한 분포를 보면 있지만 …

10 cross-validation  model-selection 

Bayes factor를 사용한 모델 비교에 관한 질문이 있습니다. 많은 경우, 통계학자는 부적절한 선행 (예 : 일부 Jeffreys 이전 및 참조 이전)과 함께 베이지안 접근법을 사용하는 데 관심이 있습니다. 내 질문은 모델 매개 변수의 사후 분포가 잘 정의 된 경우 부적절한 선행을 사용하여 베이 즈 요인을 사용하여 모델을 비교하는 것이 타당합니까? …

10 bayesian  model-selection  prior 

데이터 구조 > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

10 r  mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme 

로지스틱 회귀 분석의 다중 교차 검증 접힘과 각 회귀 계수의 다중 추정 결과가 제공되면 회귀 계수를 기반으로 예측 변수 (또는 예측 변수 집합)가 안정적이고 의미가 있는지 여부를 어떻게 측정해야합니까? ? 선형 회귀와는 다른가요?

10 regression  model-selection  cross-validation