통계 및 빅 데이터 predictive-models

15

미국 선거 결과 2016 : 예측 모델에 어떤 문제가 있었습니까?

먼저 그것은 미국 선거인 Brexit 이었다 . 많은 모델 예측이 크게 한계에 이르렀으며 여기서 배울 교훈이 있습니까? 어제 오후 4시 (PST)까지 베팅 시장은 여전히 힐러리 4 대 1을 선호했습니다. 나는 실제 돈을 가지고 베팅 시장이 모든 가능한 예측 모델의 앙상블 역할을해야한다고 생각합니다. 따라서 이러한 모델이 잘 작동하지 않았다고 말할 수는 …

108 predictive-models ensemble confounding

5

예측 오차를 추정하기위한 교차 검증과 부트 스트랩의 차이점

교차 유효성 검사와 부트 스트랩의 차이점에 대한 귀하의 생각을 예측 오류로 추정하고 싶습니다. 작은 데이터 세트 크기 또는 큰 데이터 세트에 더 효과적입니까?

102 cross-validation predictive-models bootstrap

6

신뢰 구간과 예측 구간의 차이

선형 회귀 분석의 예측 구간의 경우 여전히 를 사용하여 구간을 생성합니다. 또한이를 사용하여 신뢰 구간 을 생성하십시오 . 둘의 차이점은 무엇입니까?E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]

80 regression confidence-interval predictive-models prediction-interval

8

기존 변수와 정의 된 상관 관계를 갖는 랜덤 변수 생성

시뮬레이션 연구를 위해 기존 변수 와의 미리 정의 된 (인구) 상관 관계를 나타내는 임의의 변수를 생성해야합니다 .YYY I는 들여다 R패키지 copula와 CDVine소정 의존성 구조 랜덤 변수 분포를 생성 할 수있다. 그러나 결과 변수 중 하나를 기존 변수에 고정 할 수 없습니다. 기존 기능에 대한 아이디어와 링크를 부탁드립니다! 결론 : 서로 …

71 r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models

15

설명 적 모델링과 예측 모델링에 대한 실질적인 생각

지난 4 월에 UMD 수 학부 통계 그룹 세미나 시리즈에서 "설명 또는 예측"이라는 주제의 연설에 참석했습니다. 이 연설은 UMD의 Smith Business School에서 가르치는 Galit Shmueli 교수에 의해 진행되었습니다 . 그녀의 연설은 "IS Research의 예측 대 설명 모델링" 이라는 제목의 논문 과 "설명 또는 예측할 것인가?" 라는 제목의 후속 작업 논문 …

70 predictive-models

8

테스트 데이터가 교육 데이터로 누출되지 않도록하려면 어떻게해야합니까?

예측 모델을 구축하는 사람이 있지만 적절한 통계 또는 기계 학습 원칙에 정통한 사람이 아니라고 가정합니다. 어쩌면 우리는 그 사람이 배우면서 도움을 줄 수도 있고, 또는 그 사람이 최소한의 지식이 필요한 소프트웨어 패키지를 사용하고있을 수도 있습니다. 이제이 사람은 실제 테스트가 샘플 외부 데이터 의 정확도 (또는 다른 메트릭)에서 온 것임을 잘 …

60 machine-learning classification predictive-models cross-validation out-of-sample

3

변수는 종종 모델을 만들기 전에 조정 (예 : 표준화)됩니다. 언제 이것이 좋은 생각이고 언제 나쁜 것입니까?

어떤 상황에서 모형 적합 전에 변수를 스케일하거나 표준화하지 않겠습니까? 그리고 변수 스케일링의 장단점은 무엇입니까?

56 modeling predictive-models feature-selection theory standardization

6

R에서 로지스틱 회귀에 대한 대안

로지스틱 회귀와 동일한 작업을 수행하는 많은 알고리즘을 원합니다. 그것은 설명 변수 (X)가있는 이진 반응 (Y)에 대한 예측을 제공 할 수있는 알고리즘 / 모델입니다. 알고리즘 이름을 지정한 후에 R에서 알고리즘을 구현하는 방법을 보여 주면 기쁠 것입니다. 다른 모델로 업데이트 할 수있는 코드는 다음과 같습니다. set.seed(55) n <- 100 x <- c(rnorm(n), …

55 r regression logistic classification predictive-models

5

다중 비교를 위해 다중 회귀 분석에서 p- 값을 조정하는 것이 좋은 생각입니까?

귀하가 서비스에 대한 관련 수요 예측자를 찾으려고하는 사회 과학 연구원 / 경제학자라고 가정 해 봅시다. 수요를 설명하는 2 개의 결과 / 종속 변수가 있습니다 (서비스 예 / 아니오 및 횟수 사용). 이론적으로 수요를 설명 할 수있는 10 개의 예측 변수 / 독립 변수가 있습니다 (예 : 연령, 성별, 소득, 가격, …

54 regression multivariate-analysis predictive-models multiple-regression multiple-comparisons

5

기계 학습에서 불균형 데이터가 실제로 문제가되는시기는 언제입니까?

로지스틱 회귀 , SVM , 의사 결정 트리 , 배깅 및 기타 여러 가지 유사한 질문을 사용할 때 불균형 데이터에 대한 여러 가지 질문이 이미있었습니다 . 불행히도, 각 질문은 알고리즘에 특정한 것으로 보이며 불균형 데이터를 다루는 일반적인 지침을 찾지 못했습니다. Marc Claesen의 답변 중 하나를 인용 하여 불균형 데이터 처리 …

52 machine-learning classification predictive-models unbalanced-classes

3

로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

1

수동으로 계산 된 가 새 데이터를 테스트하기 위해 randomForest () 와 일치하지 않습니다.

나는 이것이 상당히 구체적인 R질문 이라는 것을 알고 있지만, R ^ 2 설명 된 비율 분산에 대해 R2R2R^2잘못 생각하고있을 수 있습니다 . 간다 R패키지 를 사용하려고 합니다 randomForest. 훈련 데이터와 테스트 데이터가 있습니다. 임의 포리스트 모델에 적합하면이 randomForest기능을 통해 테스트 할 새 테스트 데이터를 입력 할 수 있습니다. 그런 다음이 …

38 r correlation predictive-models random-forest r-squared

3

로서

TL, DR은 : 그것은 그 표시 반대로 조언을 자주 반복하는, 교차 검증 (LOO-CV)두고 온 아웃 -이며,KKK 와 -fold CVKKK (주름의 수)와 동일한NNN (개수 관찰) 훈련의 -있는 일반화 오류의 수익률 추정치 적어도 어떤을위한 변수KKK , 아닌 대부분의 변수를 특정 가정 안정성 (잘 모르겠어요 모델 / 알고리즘, 데이터 세트, 또는 두 가지 …

37 regression machine-learning variance cross-validation predictive-models

2

선형 회귀 분석에서 표준화 된 설명 변수를 사용하는시기와 방법

선형 회귀에 대한 두 가지 간단한 질문이 있습니다. 설명 변수를 표준화하는 것이 언제 권장됩니까? 일단 표준화 된 값으로 평가를 수행하면 새로운 값으로 어떻게 예측할 수 있습니까 (새로운 값을 어떻게 표준화해야합니까)? 일부 참조가 도움이 될 것입니다.

37 regression predictive-models references standardization predictor

5

"자체를 물리 치는"예측 모델을 처리하는 방법?

저는 주요 소매점의 ML 전문가가 프레젠테이션을보고 있었는데 여기서 재고 부족 이벤트를 예측하는 모델을 개발했습니다. 시간이 지남에 따라 모델이 매우 정확 해 졌다고 가정 해 보자. 즉, 모델이 실제로 제대로 작동하면 품절 이벤트를 예상하고 피할 수 있으며 결국 품절 이벤트가 거의 또는 전혀없는 지점에 도달 할 수 있습니다. 그러나이 경우 모델을 …

36 machine-learning predictive-models

«predictive-models» 태그된 질문