Statistiken und Big Data predictor

6

Was ist der Unterschied zwischen Schätzung und Vorhersage?

Zum Beispiel habe ich historische Verlustdaten und berechne extreme Quantile (Value-at-Risk oder wahrscheinlicher maximaler Verlust). Die erzielten Ergebnisse dienen dazu, den Verlust abzuschätzen oder vorherzusagen. Wo kann man die Grenze ziehen? Ich bin verwirrt.

46 estimation predictor prediction-interval

4

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 …

39 regression statistical-significance ancova model predictor

2

Wann und wie standardisierte erklärende Variablen in der linearen Regression verwendet werden

Ich habe 2 einfache Fragen zur linearen Regression: Wann wird empfohlen, die erklärenden Variablen zu standardisieren? Wie kann man nach einer Schätzung mit standardisierten Werten mit neuen Werten vorhersagen (wie sollte man die neuen Werte standardisieren)? Einige Referenzen wären hilfreich.

37 regression predictive-models references standardization predictor

3

Regressionskoeffizienten, die das Vorzeichen umkehren, nachdem andere Prädiktoren einbezogen wurden

Vorstellen Sie führen eine lineare Regression mit vier numerischen Prädiktoren aus (IV1, ..., IV4). Wenn nur IV1 als Prädiktor enthalten ist, lautet die standardisierte Beta +.20 Wenn Sie auch IV2 bis IV4 einschließen, wird das Vorzeichen des standardisierten Regressionskoeffizienten von IV1 umgekehrt -.25(dh es wird negativ). Dies wirft einige Fragen …

31 regression predictor

7

Warum bezeichnen wir in der Regressionsanalyse unabhängige Variablen als „unabhängig“?

Ich meine, einige dieser Variablen sind stark miteinander korreliert. Wie / warum / in welchem Kontext definieren wir sie als unabhängige Variablen?

30 regression terminology predictor

4

Unabhängige Variable = Zufällige Variable?

Ich bin etwas verwirrt, wenn eine unabhängige Variable (auch Prädiktor oder Feature genannt) in einem statistischen Modell, z. B. das in linearer Regression , eine Zufallsvariable ist.XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression random-variable experiment-design predictor

4

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

4

Gutes Datenbeispiel für Kovariaten, die von Behandlungen betroffen sind

Ich habe mir viele R-Datensätze, Postings in DASL und anderswo angesehen und finde nicht sehr viele gute Beispiele für interessante Datensätze, die die Analyse der Kovarianz für experimentelle Daten veranschaulichen. Es gibt zahlreiche "Spielzeug" -Datensätze mit erfundenen Daten in statistischen Lehrbüchern. Ich hätte gerne ein Beispiel, wo: Die Daten sind …

19 dataset ancova predictor

4

Maximale Anzahl unabhängiger Variablen, die in eine Mehrfachregressionsgleichung eingegeben werden können

Was ist die Grenze für die Anzahl unabhängiger Variablen, die in eine Mehrfachregressionsgleichung eingegeben werden können? Ich habe 10 Prädiktoren, die ich im Hinblick auf ihren relativen Beitrag zur Ergebnisvariablen untersuchen möchte. Sollte ich eine Bonferroni-Korrektur verwenden, um mehrere Analysen anzupassen?

19 regression predictor importance bonferroni

2

Was ist in einem Poisson-Modell der Unterschied zwischen der Verwendung der Zeit als Kovariate oder als Offset?

Ich habe kürzlich herausgefunden, wie man Expositionen über die Zeit modelliert, indem man das Protokoll der (z. B.) Zeit als Offset in einer Poisson-Regression verwendet. Ich habe verstanden, dass der Versatz Zeit als Kovariate mit Koeffizient 1 entspricht. Ich möchte den Unterschied zwischen der Verwendung der Zeit als Versatz oder …

18 poisson-regression predictor offset

3

Wie man eine ordinale kategoriale Variable als unabhängige Variable behandelt

Ich verwende ein Logit-Modell. Meine abhängige Variable ist binär. Ich habe jedoch eine unabhängige Variable , die kategorischen und enthält die Antworten: 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. Es ist also ordinal ("quantitativ kategorisch"). Ich bin mir nicht sicher, wie ich damit im Modell umgehen soll. Ich benutze …

18 regression logistic ordinal-data predictor

3

Kontinuierliche abhängige Variable mit ordinaler unabhängiger Variable

Wie passe ich ein lineares Modell an, wenn eine stetige abhängige Variable y und unabhängige Variablen einschließlich einer Ordinalvariablen X 1 gegeben sind R? Gibt es Papiere zu diesem Modelltyp?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

3

Müssen wir wirklich alle relevanten Prädiktoren einbeziehen?

Eine Grundannahme bei der Verwendung von Regressionsmodellen zur Inferenz ist, dass "alle relevanten Prädiktoren" in die Prädiktionsgleichung einbezogen wurden. Der Grund dafür ist, dass die Nichteinbeziehung eines wichtigen Faktors aus der realen Welt zu verzerrten Koeffizienten und damit zu ungenauen Schlussfolgerungen führt (dh eine variable Verzerrung wird weggelassen). Aber in …

15 regression assumptions bias predictor confounding

4

Vergleich der Wichtigkeit verschiedener Sätze von Prädiktoren

Ich habe einen Forschungsstudenten mit einem bestimmten Problem beraten und wollte unbedingt die Meinung anderer auf dieser Website einholen. Kontext: Der Forscher hatte drei Arten von Prädiktorvariablen. Jeder Typ enthielt eine andere Anzahl von Prädiktorvariablen. Jeder Prädiktor war eine kontinuierliche Variable: Soziales: S1, S2, S3, S4 (dh vier Prädiktoren) Kognitiv: …

13 regression predictor importance

1

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 …

13 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

Als «predictor» getaggte Fragen