Als «aggregation» getaggte Fragen

Bezieht sich auf das "Zusammenfassen" potenziell inhomogener Datengruppen.

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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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LARS gegen Koordinatenabstieg für das Lasso
Welche Vor- und Nachteile hat die Verwendung von LARS [1] im Vergleich zur Verwendung der Koordinatenabsenkung für die Anpassung der L1-regulierten linearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Leistungsaspekte (meine Probleme sind Nin der Regel Hunderttausende und p<20). Es sind jedoch auch andere Erkenntnisse erwünscht. edit: Seitdem ich die Frage …
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Welche Statistiken werden unter Aggregation aufbewahrt?
Wenn wir über lange Zeitreihen mit hoher Auflösung und viel Rauschen verfügen, ist es oft sinnvoll, die Daten zu einer niedrigeren Auflösung zu aggregieren (z. B. tägliche bis monatliche Werte), um ein besseres Verständnis der Vorgänge zu erhalten und einige davon effektiv zu entfernen der Lärm. Ich habe mindestens eine …
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Sollte ich für jede Community separate Regressionen ausführen oder kann die Community einfach eine Kontrollvariable in einem aggregierten Modell sein?
Ich verwende ein OLS-Modell mit einer kontinuierlichen Asset-Index-Variablen als DV. Meine Daten werden aus drei ähnlichen Communities in enger geografischer Nähe zueinander zusammengefasst. Trotzdem hielt ich es für wichtig, die Community als Kontrollvariable zu verwenden. Wie sich herausstellt, ist die Community bei 1% signifikant (t-Score von -4,52). Community ist eine …
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Wie finde ich zusammenfassende Statistiken für alle eindeutigen Kombinationen von Faktoren in einem data.frame in R? [geschlossen]
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich möchte eine Zusammenfassung einer Variablen in einem data.frame für jede eindeutige Kombination von Faktoren …
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Random Forest Probabilistic Prediction gegen Mehrheitswahl
Scikit Learn scheint für die Modellaggregationstechnik eine probabilistische Vorhersage anstelle einer Mehrheitsentscheidung zu verwenden, ohne zu erklären, warum (1.9.2.1. Random Forests). Gibt es eine klare Erklärung dafür, warum? Gibt es außerdem ein gutes Papier oder einen Übersichtsartikel für die verschiedenen Modellaggregationstechniken, die für das Absacken von Random Forest verwendet werden …
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
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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