Statistiken und Big Data model-comparison

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Voraussetzungen für den AIC-Modellvergleich

Was genau sind die Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, damit der AIC-Modellvergleich funktioniert? Ich bin gerade auf diese Frage gekommen, als ich einen Vergleich so anstellte: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Auf diese Weise habe …

26 regression model-selection aic model-comparison nested-models

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Fallstricke linearer Mischmodelle

Was sind einige der Hauptprobleme bei der Verwendung linearer Modelle mit gemischten Effekten? Was sind die wichtigsten Dinge, auf die Sie achten müssen, um die Angemessenheit Ihres Modells zu beurteilen? Nach welchen wichtigen Dingen muss beim Vergleich von Modellen desselben Datensatzes gesucht werden?

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Ähnlichkeit zweier diskreter Fouriertransformationen?

Bei der Klimamodellierung suchen Sie nach Modellen, die das Erdklima angemessen abbilden können. Dazu gehört die Darstellung von Mustern, die semi-zyklisch sind: Dinge wie die El Nino-Südoszillation. Die Modellüberprüfung erfolgt jedoch im Allgemeinen über relativ kurze Zeiträume, in denen aussagekräftige Beobachtungsdaten vorliegen (letzte ~ 150 Jahre). Dies bedeutet, dass Ihr …

14 time-series model-comparison fourier-transform climate

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Wann werden mehrere Modelle für die Vorhersage verwendet?

Dies ist eine ziemlich allgemeine Frage: Ich habe in der Regel festgestellt, dass die Verwendung mehrerer verschiedener Modelle ein Modell übertrifft, wenn versucht wird, eine Zeitreihe anhand einer Stichprobe vorherzusagen. Gibt es gute Papiere, die belegen, dass die Kombination von Modellen ein einzelnes Modell übertrifft? Gibt es Best Practices für …

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Unterschied zwischen "In-Sample" - und "Pseudo-Out-of-Sample" -Prognosen

Gibt es einen expliziten Unterschied zwischen in-Probe Prognosen und Pseudo Out-of-Sample - Prognosen . Beides ist im Zusammenhang mit der Bewertung und dem Vergleich von Prognosemodellen gemeint.

12 forecasting model-comparison out-of-sample in-sample

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Anzahl der Parameter im Markov-Modell

Ich möchte BIC für die HMM-Modellauswahl verwenden: BIC = -2*logLike + num_of_params * log(num_of_data) Wie zähle ich die Anzahl der Parameter im HMM-Modell? Stellen Sie sich ein einfaches HMM mit zwei Zuständen vor, in dem die folgenden Daten vorliegen: data = [1 2 1 1 2 2 2 1 2 …

12 machine-learning model-comparison bic hidden-markov-model

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Welche Beziehung besteht zwischen ANOVA zum Vergleichen der Mittelwerte mehrerer Gruppen und ANOVA zum Vergleichen verschachtelter Modelle?

Ich habe ANOVA bisher auf zwei Arten gesehen: Zunächst wurde in meinem einführenden Statistiktext ANOVA eingeführt, um Mittelwerte von drei oder mehr Gruppen zu vergleichen, als Verbesserung gegenüber dem paarweisen Vergleich, um festzustellen, ob eines der Mittelwerte einen statistisch signifikanten Unterschied aufweist. Zweitens habe ich in meinem statistischen Lerntext gesehen, …

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Vergleich zweier linearer Regressionsmodelle

Ich möchte zwei lineare Regressionsmodelle vergleichen, die die Abbauraten einer mRNA über die Zeit unter zwei verschiedenen Bedingungen darstellen. Die Daten für jedes Modell werden unabhängig gesammelt. Hier ist der Datensatz. Zeit (Stunden) Protokoll (Behandlung A) Protokoll (Behandlung B) 0 2,02 1,97 0 2,04 2,06 0 1,93 1,96 2 2,02 …

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Vergleich von Regressionsmodellen anhand von Zähldaten

Ich habe kürzlich 4 multiple Regressionsmodelle für dieselben Prädiktor- / Antwortdaten angepasst. Zwei der Modelle passen zur Poisson-Regression. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Zwei der Modelle passen zu einer negativen binomialen Regression. library(MASS) …

11 regression aic count-data likelihood-ratio model-comparison

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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?

Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …

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Vergleich negatives Binomialmodell und Quasi-Poisson

Ich habe negative Binomial- und Quasi-Poisson-Modelle ausgeführt, die auf einem Ansatz zum Testen von Hypothesen basieren. Meine endgültigen Modelle, die beide Methoden verwenden, haben unterschiedliche Kovariaten und Wechselwirkungen. Es scheint, dass es in beiden Fällen keine Muster gibt, wenn ich meine Residuen zeichne. Daher habe ich mich gefragt, mit welchem …

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Bewertung der Leistung der Zeitreihenvorhersage

Ich habe ein dynamisches naives Bayes-Modell, das auf einigen zeitlichen Variablen trainiert ist. Die Ausgabe des Modells ist die Vorhersage von P(Event) @ t+1, geschätzt bei jedem t. Die Darstellung von P(Event)versus timeist wie in der folgenden Abbildung angegeben. In dieser Abbildung stellt die schwarze Linie dar, P(Event)wie von meinem …

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Wie kann ich Modelle ohne Anpassung vergleichen?

Regression und maschinelles Lernen werden in den Naturwissenschaften verwendet, um Hypothesen zu testen, Parameter zu schätzen und Vorhersagen zu treffen, indem Modelle an Daten angepasst werden. Wenn ich jedoch ein A-priori- Modell habe, möchte ich keine Anpassung vornehmen - zum Beispiel ein Modell eines deterministischen physikalischen Systems, das aus ersten …

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Bayesianischer Modellvergleich in der High School

Ich unterrichte Gymnasiasten in Physik und möchte, dass meine Schüler einen rudimentären Bayes'schen Modellvergleich für Daten aus ihren Experimenten durchführen. Ich habe einen Weg gefunden, wie sie das tun können (siehe unten), aber ich bin nicht sicher, ob es richtig ist. Ich würde mich über Feedback (insbesondere negatives Feedback!) Und …

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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …

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