Statistiken und Big Data modeling

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Welcher statistische Klassifizierungsalgorithmus kann wahr / falsch für eine Folge von Eingaben vorhersagen?

Bei einer gegebenen Folge von Eingaben muss festgestellt werden, ob diese Folge eine bestimmte gewünschte Eigenschaft hat. Die Eigenschaft kann nur wahr oder falsch sein, dh es gibt nur zwei mögliche Klassen, zu denen eine Sequenz gehören kann. Die genaue Beziehung zwischen der Sequenz und der Eigenschaft ist unklar, aber …

14 machine-learning classification modeling

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Ratios in Regression, aka Fragen zu Kronmal

Kürzlich löste das zufällige Durchsuchen von Fragen eine Erinnerung an einen Kommentar eines meiner Professoren aus, der vor einigen Jahren vor der Verwendung von Ratios in Regressionsmodellen gewarnt hatte. Also fing ich an darüber zu lesen, was schließlich 1993 zu Kronmal führte. Ich möchte sicherstellen, dass ich seine Vorschläge zur …

14 regression modeling interaction weighted-regression ratio

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Modell zur Schätzung der Bevölkerungsdichte

Eine Datenbank mit (Bevölkerung, Fläche, Form) kann verwendet werden, um die Bevölkerungsdichte abzubilden, indem jeder Form ein konstanter Wert für Bevölkerung / Fläche zugewiesen wird (dies ist ein Polygon wie ein Zensusblock, ein Gebiet, eine Grafschaft, ein Bundesland usw.). Die Populationen sind jedoch normalerweise nicht gleichmäßig in ihren Polygonen verteilt. …

14 modeling unbiased-estimator spatial

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Erklären Sie die Modellanpassung in einfachem Englisch

Wenn ich über Methoden und Ergebnisse statistischer Analysen, insbesondere in der Epidemiologie, lese, höre ich sehr oft über die Anpassung oder Steuerung der Modelle. Wie würden Sie einem Nicht-Statistiker den Zweck davon erklären? Wie interpretieren Sie Ihre Ergebnisse nach der Steuerung für bestimmte Variablen? Ein kleiner Durchgang in Stata oder …

14 regression modeling epidemiology

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Ist die Vorhersage das „goldene Kriterium“, um die Fähigkeit von Statistikern zu beurteilen?

Ich habe letztes Wochenende Faraway's Lehrbuch Linearmodelle mit R (1. Auflage) gelesen . Faraway hatte ein Kapitel mit dem Titel "Statistische Strategie und Modellunsicherheit". Er beschrieb (Seite 158) , dass er künstlich einige Daten erzeugt ein sehr kompliziertes Modell, dann fragte er seine Studenten , die Daten zu modellieren und …

13 predictive-models modeling interpretation

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Parameter gegen latente Variablen

Ich habe schon früher danach gefragt und mich wirklich schwer getan, herauszufinden, was einen Modellparameter ausmacht und was ihn zu einer latenten Variablen macht. Wenn man sich also verschiedene Themen zu diesem Thema auf dieser Website ansieht, scheint der Hauptunterschied zu sein: Latente Variablen werden nicht beobachtet, haben aber eine …

13 bayesian modeling random-variable latent-variable

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Additiver Fehler oder multiplikativer Fehler?

Ich bin relativ neu in der Statistik und würde mich über ein besseres Verständnis freuen. In meinem Bereich gibt es ein häufig verwendetes Modell der Form: Pt= PÖ( Vt)αPt=PÖ(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Wenn Benutzer das Modell an Daten anpassen, linearisieren sie es normalerweise und passen Folgendes an Log( S.t) = log( …

13 modeling model error curve-fitting measurement-error

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AIC / BIC: Wie viele Parameter zählt eine Permutation?

Angenommen, ich habe ein Modellauswahlproblem und versuche, die Modelle mit AIC oder BIC zu bewerten. Dies ist unkompliziert für Modelle mit der Nummer kkk reellwertigen Parametern. Was ist jedoch, wenn eines unserer Modelle (z. B. das Mallows-Modell ) eine Permutation plus einige reelle Parameter anstelle von reellen Parametern aufweist? Ich …

13 modeling maximum-likelihood aic fitting bic

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Techniken zum Analysieren von Verhältnissen

Ich bin auf der Suche nach Ratschlägen und Kommentaren, die sich mit der Analyse von Verhältnissen und Quoten befassen. In dem Bereich, in dem ich vor allem mit der Analyse von Verhältnissen befasst bin, ist dies weit verbreitet, aber ich habe einige Artikel gelesen, die darauf hindeuten, dass dies problematisch …

13 modeling multiple-regression generalized-linear-model interaction confounding

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Komplikationen einer sehr kleinen Stichprobe in einem Strukturgleichungsmodell

In Amos 18 führe ich ein Structural Equation Model (SEM) aus. Ich suchte 100 Teilnehmer für mein Experiment (lose verwendet), was wahrscheinlich nicht ausreichte, um ein erfolgreiches SEM durchzuführen. Mir wurde wiederholt gesagt, dass SEM (zusammen mit EFA, CFA) ein statistisches "Großstichproben" -Verfahren ist. Um es kurz zu machen, ich …

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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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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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Ersetzen von Variablen durch WoE (Weight of Evidence) in der logistischen Regression

Dies ist eine Frage zu einer Praxis oder Methode, die von einigen meiner Kollegen befolgt wird. Bei der Erstellung eines logistischen Regressionsmodells habe ich gesehen, dass Personen kategoriale Variablen (oder fortlaufende Variablen, die in Gruppen zusammengefasst sind) durch ihre jeweilige Beweiskraft (Weight of Evidence, WoE) ersetzen. Dies soll eine monotone …

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Koeffizientenpfade - Vergleich von Grat, Lasso und elastischer Netzregression

Ich möchte ausgewählte Modelle mit First, Lasso und elastischem Netz vergleichen. Die folgende Abbildung zeigt die Koeffizientenpfade mit allen drei Methoden: Grat (Abb. A, alpha = 0), Lasso (Abb. B; alpha = 1) und elastisches Netz (Abb. C; alpha = 0,5). Die optimale Lösung hängt vom ausgewählten Lambda-Wert ab, der …

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Generalisierte additive Modelle (GAMs), Wechselwirkungen und Kovariaten

Ich habe eine Reihe von Prognosewerkzeugen untersucht und festgestellt, dass generalisierte additive Modelle (GAMs) für diesen Zweck das größte Potenzial haben. GAMs sind großartig! Sie ermöglichen es, komplexe Modelle sehr präzise zu spezifizieren. Diese Prägnanz führt jedoch zu einigen Verwirrungen, insbesondere in Bezug darauf, wie GAMs Interaktionsterme und Kovariaten auffassen. …

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Als «modeling» getaggte Fragen