통계 및 빅 데이터 predictor

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L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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일별, 주별 및 연간 주기로 시간별 시계열 예측

주요 편집 : 지금까지 그들의 답변에 대해 Dave & Nick에게 큰 감사를 표하고 싶습니다. 좋은 소식은 내가 일할 루프가 있다는 것입니다 (배치 예측에 대한 Hydnman 교수의 게시물에서 빌린 원칙). 미해결 쿼리를 통합하려면 다음을 수행하십시오. a) auto.arima의 최대 반복 횟수를 늘리는 방법-많은 외인성 변수를 사용하면 auto.arima가 최종 모델에 수렴하기 전에 최대 …

12 forecasting arima predictor seasonality multiple-seasonalities

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유전자 연관 연구에서 공변량으로 연령 제곱을 사용하는 이유는 무엇입니까?

유전자 연관 연구에서 왜 연령과 연령 제곱을 공변량으로 사용합니까? 중요한 공변량으로 확인 된 경우 연령 사용을 이해할 수 있지만 연령 제곱 사용에 대한 손실이 있습니다.

11 multiple-regression polynomial predictor bioinformatics genetics

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상관 관계를 개선하기 위해 데이터 집합에 평균을 사용할 수 있습니까?

종속적이고 독립적 인 변수가있는 데이터 세트가 있습니다. 둘 다 시계열이 아닙니다. 120 개의 관측치가 있습니다. 상관 계수는 0.43입니다 이 계산 후, 12 개의 관측치마다 평균을 갖는 두 변수에 대한 열을 추가하여 108 개의 관측치 (쌍)를 갖는 2 개의 새로운 열을 생성했습니다. 이 열의 상관 계수는 0.77입니다. 이런 식으로 상관 관계가 …

9 regression correlation mean predictor cross-section

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백분위 수를 예측 변수로 사용-좋은 생각입니까?

선형 회귀를 사용하여 고객의 로그 (지출)를 예측하는 문제에 대해 생각하고 있습니다. 입력으로 사용할 기능을 고려하고 변수의 백분위 수를 입력으로 사용할 수 있는지 궁금합니다. 예를 들어 회사 수입을 입력으로 사용할 수 있습니다. 내가 궁금한 것은 회사 매출 백분위 수를 대신 사용할 수 있는지 여부입니다. 또 다른 예는 범주 형 산업 분류기 …

9 regression linear-model quantiles predictor

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데이터에 대한 ROC 곡선 계산

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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