«model» 태그된 질문

로지스틱 회귀 분석에서 절편 모델의 유무에 따른 차이점을 이해하고 싶습니다. 가로 채기를하면 계수가 기준선 그룹에 대한 로그 (홀수 비)를 고려하고 가로 채지 않고 로그 (홀수)를 고려한다는 점을 제외하고는 차이점이 있습니까? 내가 본 것에서 계수가 두 경우 모두 동일하지만 의의가 항상 같은 것은 아니며 왜 그런지 이해하지 못합니다. 또한 어떤 경우에 …

14 regression  logistic  interpretation  model  intercept 

위치, 속도 및 가속도에 대한 측정 값이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 모두 같은 "실행"에서 나옵니다. 선형 시스템을 구성하고 모든 측정에 다항식을 맞출 수 있습니다. 그러나 스플라인으로도 동일한 작업을 수행 할 수 있습니까? 이것을하는 'R'방법은 무엇입니까? 다음은 내가 원하는 시뮬레이션 데이터입니다. f <- function(x) 2+x-0.5*x^2+rnorm(length(x), mean=0, sd=0.1) df <- function(x) …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

당황스럽게도 간단한 질문이지만 Cross Validated에서 이전에 요청되지 않은 것 같습니다. 회귀 모델의 정의는 무엇입니까? 또한 지원 질문 무엇 되지 회귀 모델은? 후자와 관련하여 ARIMA 또는 GARCH와 같은 대답이 즉시 명확하지 않은 까다로운 예제에 관심이 있습니다.

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

통계에 익숙하지 않아서 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 내 분야에는 일반적으로 사용되는 형식의 모델이 있습니다. Pt=Po(Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha 사람들이 모델을 데이터에 맞추면 일반적으로 모델을 선형화하고 다음에 적합합니다. log(Pt)=log(Po)+αlog(Vt)+ϵlog⁡(Pt)=log⁡(Po)+αlog⁡(Vt)+ϵ\log(P_t) = \log(P_o) + \alpha \log(V_t) + \epsilon 이거 괜찮아? 신호의 노이즈로 인해 실제 모델은 Pt=Po(Vt)α+ϵPt=Po(Vt)α+ϵP_t = P_o(V_t)^\alpha + \epsilon 위와 같이 선형화 …

13 modeling  model  error  curve-fitting  measurement-error 

선형 모델의 경우 : 우리는 OLS를 통해 추정 모델의 좋은 기하학적 해석 할 수 있습니다 Y = X β + 전자 . Y는 공간은 x와 잔류에 의해 스팬 (Y)의 투영이다 즉 ,이 공간 (X)에 의해 스팬에 수직이다.y=xβ+ey=xβ+ey=x\beta+ey^=xβ^+e^y^=xβ^+e^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e}y^y^\hat{y}e^e^\hat{e} 이제 내 질문은 : 일반화 선형 모델 (로지스틱 회귀, Poission, 생존)에 대한 기하학적 …

13 regression  model  geometry 

전제 : 이것은 어리석은 질문 일 수 있습니다. MLE 점근 적 특성에 대한 진술 만 알고 있지만 증거를 연구 한 적이 없습니다. 내가했다면 아마도이 질문을하지 않을 수도 있고, 또는 나는이 질문이 이해가되지 않는다는 것을 깨달을 것입니다 ... 그래서 나에게 쉽게 가십시오 :) 나는 종종 모델 파라미터의 MLE 추정기가 무의식적으로 정상적이고 …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

Montgomery, Peck 및 Vining의 선형 회귀 분석 소개를 사용하여 선형 회귀를 배우고 있습니다. 데이터 분석 프로젝트를 선택하고 싶습니다. 설명 회귀 변수와 반응 변수 사이에 선형 기능 관계가 있다고 의심되는 경우에만 선형 회귀가 적합하다는 순진한 생각을했습니다. 그러나 많은 실제 응용 프로그램이이 기준을 충족시키는 것 같지는 않습니다. 그러나 선형 회귀는 매우 널리 …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

통계 모델 에 관한 Wikipedia 기사를 읽고 있으며 , "비모수 통계 모델"의 의미에 대해 다소 당황합니다. 매개 변수 세트 가 무한 치수 인 경우 통계 모델은 비모수 적입니다. 통계 모델은 유한 차원 매개 변수와 무한 차원 매개 변수가 모두 있으면 반모 수적 입니다. 공식적으로 가 의 차원 이고 이 샘플 …

12 nonparametric  model 

나는이 정규 분포 변수의 측정 복용하고있는 실험이 ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) 그러나 이전의 실험 표준 편차 몇 가지 증거 제공 한 독립 변수의 아핀 함수 , 즉Xσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| + b) 여러 값에서 를 샘플링 하여 매개 변수 와 를 추정하고 싶습니다 . 또한 …

11 normal-distribution  estimation  experiment-design  model  heteroscedasticity 

아마존의 최근 채용 스캔들에서 영감을 얻은 질문이 있는데, 채용 과정에서 여성에 대한 차별로 기소되었습니다. 더 많은 정보는 여기에 : Amazon.com Inc의 머신 러닝 전문가는 큰 문제를 발견했습니다. 새로운 채용 엔진은 여성을 좋아하지 않았습니다. 이 팀은 2014 년부터 최고 인재 검색을위한 기계화를 목표로 취업 지원자의 이력서를 검토하기 위해 컴퓨터 프로그램을 구축해 …

10 predictive-models  modeling  model 

예를 들어, Lee and Wagenmakers ( pdf ) 의 BUGS 매뉴얼 또는 다음 책과 다른 곳에서는 대부분의 통계 모델을 간결하게 설명하는 데 사용할 수있는 유연성이있는 표기법이 사용됩니다. 이 표기법의 예는 다음과 같습니다. 와이나는∼ 이항 ( p나는, n나는)로그( p나는1 - p나는) = b나는비나는∼ 정상 ( μ피, σ피)와이나는∼이항식(피나는,엔나는)로그⁡(피나는1−피나는)=비나는비나는∼표준(μ피,σ피) y_i \sim \text{Binomial}(p_i,n_i) \\ …

10 references  model  notation 

다양한 시나리오에서 유연한 모델 (예 : 스플라인)과 유연한 모델 (예 : 선형 회귀)을 비교하는 간단한 질문을 받았습니다. 질문은 ~이야: 일반적으로 다음과 같은 경우에 유연한 통계 학습 방법의 성능이 유연성이없는 방법보다 더 우수하거나 더 나빠질 것으로 예상합니까? 예측 변수 는 매우 크며 관측치 은 적습니까? 피피p엔엔n 오차항의 편차, 즉 σ2= Var …

10 machine-learning  model 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

종종 데이터 마이너가이 용어를 사용한다고 들었습니다. 분류 문제를 다루는 통계 학자로서 저는 "분류기를 훈련 시키십시오"라는 용어에 익숙하며 "모델을 배우십시오"라는 말도 같은 의미라고 생각합니다. "분류기를 훈련 시키십시오"라는 용어는 신경 쓰지 않습니다. 훈련 데이터를 사용하여 모델 매개 변수의 양호하거나 "향상된"추정값을 얻는 데 모델을 적합시키는 아이디어를 나타내는 것 같습니다. 그러나 배운다는 것은 지식을 …

10 classification  data-mining  terminology  model