Da es sich bei der Wahl um eine einmalige Veranstaltung handelt, kann dieses Experiment nicht wiederholt werden. Was genau bedeutet die Aussage "Hillary hat eine 75% ige Gewinnchance" technisch? Ich suche eine statistisch korrekte Definition, keine intuitive oder konzeptionelle. Ich bin ein Amateur-Statistik-Fan, der versucht, auf diese Frage zu antworten, …
Diese Frage wurde bereits vor einigen Jahren im Lebenslauf gestellt. Angesichts von 1) um Größenordnungen besserer Computertechnologie (z. B. Parallel Computing, HPC usw.) und 2) neuerer Techniken, z. Erstens einen Kontext. Nehmen wir an, das Ziel ist nicht das Testen von Hypothesen, nicht das Schätzen von Effekten, sondern die Vorhersage …
Ich sehe, dass dieses Bild viel herumgereicht wird. Ich habe das Gefühl, dass die auf diese Weise bereitgestellten Informationen unvollständig oder sogar fehlerhaft sind, aber ich kenne mich mit Statistiken nicht gut genug aus, um darauf zu antworten. Ich muss an diesen xkcd-Comic denken , dass selbst mit soliden historischen …
Ich versuche, ein LASSO-Modell für die Vorhersage zu verwenden, und ich muss Standardfehler abschätzen. Sicher hat schon jemand ein Paket dazu geschrieben. Aber meines Erachtens gibt keines der CRAN-Pakete, die mit einem LASSO Vorhersagen treffen, Standardfehler für diese Vorhersagen zurück. Meine Frage lautet also: Gibt es ein Paket oder einen …
Ich bin neu im Bereich Deep Learning und für mich war der erste Schritt, interessante Artikel von deeplearning.net zu lesen. In Artikeln über tiefes Lernen sprechen Hinton und andere hauptsächlich davon, es auf Bildprobleme anzuwenden. Kann jemand versuchen, mir zu antworten? Kann dies auf das Problem der Vorhersage von Zeitreihenwerten …
Ich mache eine multivariate Cox-Regression, ich habe meine signifikanten unabhängigen Variablen und Beta-Werte. Das Modell passt sehr gut zu meinen Daten. Jetzt möchte ich mein Modell verwenden und das Überleben einer neuen Beobachtung vorhersagen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das mit einem Cox-Modell machen soll. Bei einer linearen …
Ich möchte ein Vorhersageintervall für eine Vorhersage aus einem lmer () -Modell erhalten. Ich habe eine Diskussion darüber gefunden: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq Sie scheinen jedoch die Unsicherheit der zufälligen Effekte nicht zu berücksichtigen. Hier ist ein konkretes Beispiel. Ich rase Goldfisch. Ich habe Daten zu den letzten 100 Rennen. Ich möchte …
Ich lese gerade " Eine Einführung in das statistische Lernen ". In Kapitel 2 diskutieren sie den Grund für die Schätzung einer Funktion .fff 2.1.1 Warum schätzen ?fff Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir f abschätzen möchten : Vorhersage und Inferenz . Wir diskutieren nacheinander. Ich habe es ein paarmal …
Auf Seite 223 in Eine Einführung in das statistische Lernen fassen die Autoren die Unterschiede zwischen Gratregression und Lasso zusammen. Sie liefern ein Beispiel (Abbildung 6.9) für den Fall, dass "Lasso dazu neigt, die Gratregression in Bezug auf Bias, Varianz und MSE zu übertreffen". Ich verstehe, warum Lasso wünschenswert sein …
Ich bin etwas neu in der Verwendung der logistischen Regression und ein bisschen verwirrt von einer Diskrepanz zwischen meinen Interpretationen der folgenden Werte, die ich für gleich gehalten hätte: potenzierte Beta-Werte vorhergesagte Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses anhand von Beta-Werten. Hier ist eine vereinfachte Version des von mir verwendeten Modells, bei dem …
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
Ich verwende eine Verwirrungsmatrix , um die Leistung meines Klassifikators zu überprüfen. Ich benutze Scikit-Learn und bin etwas verwirrt. Wie kann ich das Ergebnis von interpretieren? from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2] >>> confusion_matrix(y_true, …
In der Bayes'schen Inferenz wird eine prädiktive Verteilung für zukünftige Daten abgeleitet, indem unbekannte Parameter herausintegriert werden. Die Integration über die posteriore Verteilung dieser Parameter ergibt eine posteriore Vorhersageverteilung - eine Verteilung für zukünftige Daten, die von den bereits beobachteten abhängig ist. Welche nicht-bayesianischen Methoden für die prädiktive Inferenz berücksichtigen …
Es fällt mir schwer, die Ableitung des erwarteten Vorhersagefehlers nach unten (ESL) zu verstehen, insbesondere die Ableitung von 2.11 und 2.12 (Konditionierung, der Schritt zum punktweisen Minimum). Alle Hinweise oder Links sehr geschätzt. Unten melde ich den Auszug aus ESL pg. 18. Die ersten beiden Gleichungen lauten der Reihe nach …
Erstens gibt er Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen. So liegen seine Vorhersagen für die US-Wahlen derzeit bei 82% Clinton gegenüber 18% Trump. Nun, auch wenn Trump gewinnt, woher weiß ich, dass er nicht nur 18% der Zeit hätte gewinnen sollen? Das andere Problem ist, dass sich seine Wahrscheinlichkeiten mit der Zeit ändern. …
Ich interessiere mich sehr für das elastische Netzverfahren für das Schrumpfen / Selektieren des Prädiktors. Es scheint sehr mächtig zu sein. Aber aus wissenschaftlicher Sicht weiß ich nicht genau, was ich tun soll, wenn ich die Koeffizienten habe. Welche Frage beantworte ich? Dies sind die Variablen, die das Ergebnis am …
Ich habe einen Datenrahmen, der zwei Zeitreihen enthält: die Daten und Versionsnummern von Emacs und Firefox-Versionen. Mit einem einzigen ggplot2-Befehl ist es einfach, ein Diagramm zu erstellen, das Löss verwendet (auf eine Art, die ein bisschen amüsant aussieht, was mir nichts ausmacht), um die Punkte in Linien umzuwandeln. Wie kann …
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
Ich versuche zu lernen, wie man neuronale Netze benutzt. Ich habe dieses Tutorial gelesen . Nach dem Anpassen eines neuronalen Netzes an eine Zeitreihe unter Verwendung des Wertes bei zur Vorhersage des Wertes bei t + 1 erhält der Autor das folgende Diagramm, wobei die blaue Linie die Zeitreihe ist, …
Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein diskretes Modell handelt) eine große Anzahl von Nullen aufweisen. …
Wie randomForestschätzt das Paket Klassenwahrscheinlichkeiten, wenn ich verwende predict(model, data, type = "prob")? Ich habe rangerzufällige Gesamtstrukturen mit dem probability = TArgument trainiert , um Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen. rangerIn der Dokumentation heißt es: Bauen Sie einen Wahrscheinlichkeitswald wie in Malley et al. (2012). Ich habe einige Daten simuliert und beide Pakete …
Geschlossen . Diese Frage muss gezielter gestellt werden . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren . Ich verfolge derzeit ein Masterstudium mit Schwerpunkt …
Ich habe einige interessante Daten über die populärsten gestreamten Musikkünstler, die nach Orten in ungefähr 200 Kongressbezirke unterteilt sind. Ich möchte sehen, ob es möglich ist, eine Person nach ihren musikalischen Vorlieben zu befragen und festzustellen, ob sie "wie ein Demokrat zuhört" oder "wie ein Republikaner zuhört". (Natürlich ist das …
Ich möchte ein Vorhersagemodell (Cox PH) für die Gesamtmortalität in einem Datensatz von Teilnehmern entwickeln, von denen (fast) alle am Ende der Nachsorge verstorben sind (z. B. 1 Jahr). Anstatt das absolute Sterberisiko zu einem bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen, möchte ich die Überlebenszeit (in Monaten) für jedes Individuum vorhersagen. Ist es …
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 …
Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …
Ich habe einen Datensatz mit der Annahme, dass die nächsten Nachbarn die besten Prädiktoren sind. Nur ein perfektes Beispiel für einen Zwei-Wege-Gradienten, der Angenommen, wir haben einen Fall, in dem nur wenige Werte fehlen, und wir können dies auf der Grundlage von Nachbarn und Trends leicht vorhersagen. Entsprechende Datenmatrix in …
Ich verstehe das Konzept der Skalierung der Datenmatrix zur Verwendung in einem linearen Regressionsmodell. In R könnten Sie beispielsweise Folgendes verwenden: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Meine einzige Frage ist, für neue Beobachtungen, für die ich die Ausgabewerte vorhersagen möchte, wie sie richtig skaliert werden. Wäre es scaled.new <- (new - …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.