Als «model» getaggte Fragen

Eine Formalisierung der Beziehungen zwischen stochastisch (zufällig) verwandten Variablen in Form von mathematischen Gleichungen. VERWENDEN SIE DIESEN TAG NICHT SELBST: Geben Sie immer einen genaueren an.

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Wie viel muss ich bezahlen? Ein praktisches Problem
Dies ist keine Hausaufgabenfrage, sondern ein echtes Problem, mit dem unser Unternehmen konfrontiert ist. Vor kurzem (vor 2 Tagen) haben wir bei einem Händler die Herstellung von 10000 Produktetiketten bestellt. Der Händler ist eine unabhängige Person. Er lässt die Etiketten von außen herstellen und bezahlt sie an den Händler. Jedes …
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Sollten Kovariaten, die statistisch nicht signifikant sind, bei der Erstellung eines Modells berücksichtigt werden?
Ich habe mehrere Kovariaten in meiner Berechnung für ein Modell, und nicht alle sind statistisch signifikant. Sollte ich die entfernen, die nicht sind? Diese Frage diskutiert das Phänomen, beantwortet aber nicht meine Frage: Wie interpretiere ich den nicht signifikanten Effekt einer Kovariate in ANCOVA? Die Antwort auf diese Frage enthält …
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Sollte Sparsamkeit wirklich noch der Goldstandard sein?
Nur ein Gedanke: Sparsame Modelle waren bei der Modellauswahl immer die Standardanwendung, aber inwieweit ist dieser Ansatz veraltet? Ich bin gespannt, wie sehr unsere Neigung zur Sparsamkeit ein Relikt aus einer Zeit von Abakus und Rechenschiebern (oder, im Ernst, nicht modernen Computern) ist. Die heutige Rechenleistung ermöglicht es uns, immer …
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Warum sollten wir t Fehler anstelle von normalen Fehlern verwenden?
In diesem Blog-Beitrag von Andrew Gelman gibt es folgende Passage: Die Bayes'schen Modelle von vor 50 Jahren scheinen hoffnungslos einfach (außer natürlich für einfache Probleme), und ich gehe davon aus, dass die heutigen Bayes'schen Modelle in 50 Jahren hoffnungslos einfach erscheinen werden. (Nur als einfaches Beispiel: Wir sollten wahrscheinlich überall …
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Ist ein überhöhtes Modell unbedingt unbrauchbar?
Angenommen, ein Modell hat eine Genauigkeit von 100% bei den Trainingsdaten, jedoch eine Genauigkeit von 70% bei den Testdaten. Stimmt das folgende Argument für dieses Modell? Es ist offensichtlich, dass es sich um ein überarbeitetes Modell handelt. Die Testgenauigkeit kann durch Reduzieren der Überanpassung verbessert werden. Dieses Modell kann jedoch …
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Was ist der Unterschied zwischen einem „statistischen Experiment“ und einem „statistischen Modell“?
Ich verfolge AW van der Vaart, asymptotische Statistik (1998). Er spricht von statistischen Experimenten und behauptet, dass sie sich von einem statistischen Modell unterscheiden, definiert aber keines von beiden. Meine Frage: Was ist (1) ein statistisches Experiment, (2) ein statistisches Modell und (3) was ist der Hauptbestandteil, der das statistische …
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Was ist ein Nullmodell in der Regression und wie hängt es mit der Nullhypothese zusammen?
Was ist ein Nullmodell in der Regression und in welcher Beziehung steht das Nullmodell zur Nullhypothese? Für mein Verständnis bedeutet es Verwenden Sie "Durchschnitt der Antwortvariablen", um eine kontinuierliche Antwortvariable vorherzusagen? Verwendung der "Etikettenverteilung" zur Vorhersage diskreter Antwortvariablen? Wenn dies der Fall ist, scheinen die Verbindungen zwischen der Nullhypothese zu …
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Was wäre ein Beispiel für ein wirklich einfaches Modell mit einer unlösbaren Wahrscheinlichkeit?
Die ungefähre Bayes'sche Berechnung ist eine wirklich coole Technik, um im Grunde jedes stochastische Modell anzupassen, das für Modelle gedacht ist, bei denen die Wahrscheinlichkeit schwer zu bestimmen ist (Sie können beispielsweise aus dem Modell eine Stichprobe ziehen, wenn Sie die Parameter festlegen , die Wahrscheinlichkeit jedoch nicht numerisch, algorithmisch …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Welche Optionen stehen im proportionalen Hazard-Regressionsmodell zur Verfügung, wenn Schönfeld-Residuen nicht gut sind?
Ich mache eine Cox-proportionale Hazards-Regression mit R coxph, die viele Variablen enthält. Die Martingale-Residuen sehen großartig aus, und die Schönfeld-Residuen sind für FAST alle Variablen großartig. Es gibt drei Variablen, deren Schönfeld-Residuen nicht flach sind, und die Variablen sind so beschaffen, dass es sinnvoll ist, sie mit der Zeit zu …
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Statistische Inferenz unter falscher Angabe
Die klassische Behandlung der statistischen Inferenz beruht auf der Annahme, dass eine korrekt spezifizierte Statistik verwendet wird. Das heißt, die Verteilung P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) , die die beobachteten Daten yyy ist Teil des statistischen Modells MM\mathcal{M} : P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}P∗(Y)∈M={Pθ(Y):θ∈Θ}\mathbb{P}^*(Y) \in \mathcal{M}=\{\mathbb{P}_\theta(Y) :\theta \in \Theta\} In den meisten Situationen ist dies jedoch nicht möglich …
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Interpretieren der Regressionsausgabe aus einem gemischten Modell, wenn Interaktionen zwischen kategorialen Variablen enthalten sind
Ich habe eine Frage zu meiner Verwendung eines gemischten Modells / Modells. Das Grundmodell ist folgendes: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Gruppe und Bedingung sind beide Faktoren: Die Gruppe hat zwei Ebenen (GruppeA, GruppeB) und die Bedingung hat drei Ebenen (Bedingung1, Bedingung2, Bedingung3). Es sind Daten …
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