Als «sparse» getaggte Fragen

Eine dünn besetzte Matrix ist eine Matrix, in der viele der Elemente Nullen sind. Das Tag kann auch für Sparsity in anderen Kontexten verwendet werden, z. B. für Regressionsmodelle mit Sparsity oder für das Prinzip "Wette auf Sparsity".

2
Logistische Regression mit spärlichen Prädiktorvariablen
Ich modelliere derzeit einige Daten mithilfe einer binären logistischen Regression. Die abhängige Variable hat eine gute Anzahl positiver und negativer Fälle - sie ist nicht spärlich. Ich habe auch ein großes Trainingsset (> 100.000) und die Anzahl der Haupteffekte, an denen ich interessiert bin, beträgt ungefähr 15, sodass ich mir …

3
Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

2
Verwirrt durch MATLABs Implementierung von Ridge
Ich habe zwei verschiedene Implementierungen von ridgein MATLAB. Eins ist einfach x =( A.'A + I λ )- 1EIN'bx=(A′A+Iλ)−1A′b\mathbf x = (\mathbf{A}'\mathbf{A}+\mathbf{I}\lambda)^{-1}\mathbf{A}'\mathbf b (wie auf der Grat-Regressionsseite von Wikipedia zu sehen ), wobei die Identitätsmatrix der Größenspalten ( ) Spalten ( ) ist undA × A.ichI\mathbf{I}EINA\mathbf{A}××\timesEINA\mathbf{A} Ich nenne Matlab einfach …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.