Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Wie mache ich eine Regression mit Effektcodierung anstelle von Dummy-Codierung in R?
Ich arbeite derzeit an einem Regressionsmodell, bei dem ich nur kategoriale / Faktor-Variablen als unabhängige Variablen habe. Meine abhängige Variable ist ein logit transformiertes Verhältnis. Es ist ziemlich einfach, eine normale Regression in R auszuführen, da R automatisch weiß, wie Dummies codiert werden, sobald sie vom Typ "Faktor" sind. Diese …
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Ridge-Regressionskoeffizienten, die größer als OLS-Koeffizienten sind oder das Vorzeichen in Abhängigkeit von
Wie interpretieren Sie beim Ausführen der Ridge-Regression Koeffizienten, die größer sind als die entsprechenden Koeffizienten unter den kleinsten Quadraten (für bestimmte Werte von )? Soll die Gratregression nicht die Koeffizienten monoton verkleinern?λλ\lambda Wie interpretiert man in einem verwandten Zusammenhang einen Koeffizienten, dessen Vorzeichen sich während der Gratregression ändert (dh die …
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Verwenden von LASSO für zufällige Gesamtstrukturen
Ich möchte eine zufällige Gesamtstruktur mit dem folgenden Verfahren erstellen: Erstellen Sie einen Baum aus zufälligen Stichproben der Daten und Features, und verwenden Sie dabei den Informationsgewinn, um die Aufteilung zu bestimmen Beenden Sie einen Blattknoten, wenn er eine vordefinierte Tiefe überschreitet, ODER wenn eine Teilung zu einer Blattanzahl führen …
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Wie kann man eine Zeitreihe von einer anderen Zeitreihe vorhersagen, wenn sie miteinander verwandt sind?
Ich habe über ein Jahr lang ohne große Fortschritte versucht, dieses Problem zu lösen. Es ist Teil eines Forschungsprojekts, das ich mache, aber ich werde es anhand eines von mir erfundenen Beispiels veranschaulichen, da der eigentliche Bereich des Problems etwas verwirrend ist (Eye-Tracking). Sie sind ein Flugzeug, das ein feindliches …
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Räumliche Autokorrelation versus räumliche Stationarität
Nehmen wir an, wir haben Punkte im zweidimensionalen Raum und möchten die Auswirkungen der Attribute auf das Attribut messen . Das typische lineare Regressionsmodell ist natürlich XXXyyyy= Xβ+ ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Hier gibt es zwei Probleme: Das erste besteht darin, dass die Terme räumlich korreliert sein können (was gegen …
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Was ist die Kostenfunktion in cv.glm im Boot-Paket von R?
Ich führe eine Kreuzvalidierung mit der Methode "Auslassen" durch. Ich habe eine binäre Antwort und benutze das Boot-Paket für R und die cv.glm-Funktion . Mein Problem ist, dass ich den Teil "Kosten" in dieser Funktion nicht vollständig verstehe. Nach meinem Verständnis ist dies die Funktion, die entscheidet, ob ein geschätzter …
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Fragen zum parametrischen und nicht parametrischen Bootstrap
Ich lese gerade das Kapitel über Häufige Statistiken aus Kevin Murphys Buch " Maschinelles Lernen - Eine probabilistische Perspektive ". Der Abschnitt über Bootstrap lautet: Der Bootstrap ist eine einfache Monte-Carlo-Technik zur Annäherung an die Stichprobenverteilung. Dies ist besonders in Fällen nützlich, in denen der Schätzer eine komplexe Funktion der …
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Gewusst wie: Vorhersageintervalle für lineare Regression über Bootstrapping
Ich habe Probleme zu verstehen, wie Bootstrapping verwendet wird , um Vorhersageintervalle für ein lineares Regressionsmodell zu berechnen . Kann jemand eine schrittweise Vorgehensweise skizzieren? Ich habe über Google gesucht, aber für mich macht nichts wirklich Sinn. Ich verstehe, wie Bootstrapping zum Berechnen von Konfidenzintervallen für die Modellparameter verwendet wird.
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