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...
Ich verstehe nicht genau, was der Unterschied zwischen "In-Sample" - und "Out-of-Sample" -Vorhersage ist. Bei einer In-Sample-Prognose wird eine Teilmenge der verfügbaren Daten verwendet, um Werte außerhalb des Schätzzeitraums vorherzusagen. Bei einer Out-of-Sample-Prognose werden stattdessen alle...
Ich habe gerade das Lesen dieses Diskussion . Sie argumentieren, dass PR AUC bei unausgeglichenen Datensätzen besser ist als ROC AUC. Zum Beispiel haben wir 10 Proben im Testdatensatz. 9 Proben sind positiv und 1 ist negativ. Wir haben ein schreckliches Modell, das alles Positive vorhersagt. Wir...
Ich habe 150 Funktionen, von denen viele stark miteinander korreliert sind. Mein Ziel ist es, den Wert einer diskreten Variablen vorherzusagen, deren Bereich 1-8 ist . Meine Stichprobengröße beträgt 550 und ich verwende die 10-fache Kreuzvalidierung. AFAIK: Unter den Regularisierungsmethoden...
Ich las einen Artikel und sah den folgenden Satz: Wenn für ein bestimmtes Martingal eine obere oder untere Schranke vorliegt, muss das Martingal konvergieren (as). Da die Wahrscheinlichkeit immer nicht negativ ist, ist 0 eine Untergrenze. Wofür steht "as"? Ist es eine übliche Verwendung? Meine...
Können AUC-ROC-Werte zwischen 0 und 0,5 liegen? Gibt das Modell jemals Werte zwischen 0 und 0,5
In den meisten Fällen, in denen von Variablentransformationen gesprochen wird (sowohl für Prädiktor- als auch für Antwortvariablen), werden Möglichkeiten zur Behandlung von Datenfehlern (wie Protokolltransformation, Box- und Cox-Transformation usw.) erörtert. Was ich nicht verstehen kann, ist,...
Ich versuche, den Protokollverlust und seine Funktionsweise besser zu verstehen, aber eine Sache, die ich nicht zu finden scheine, ist, die Protokollverlustnummer in einen Kontext zu setzen. Wenn mein Modell einen log-Verlust von 0,5 hat, ist das gut? Was ist ein gutes und ein schlechtes Ergebnis?...
Während die Ergebnisse des privaten Testsets nicht zur weiteren Verfeinerung des Modells verwendet werden können, wird doch anhand der Ergebnisse des privaten Testsets eine Modellauswahl aus einer Vielzahl von Modellen durchgeführt. Würden Sie nicht allein durch diesen Prozess zu einer...
Modellformeln in R wie y ~ x + a*b + c:d basieren auf der sogenannten Wilkinson-Notation : Wilkinson und Rogers 1973, Symbolische Beschreibung faktorieller Modelle zur Varianzanalyse . In diesem Artikel wurden keine Notationen für gemischte Modelle erörtert (die damals möglicherweise noch nicht...
In der Praxis ist die Verwendung eines Standard-T-Tests zur Überprüfung der Signifikanz eines linearen Regressionskoeffizienten gängige Praxis. Die Mechanik der Berechnung macht für mich Sinn. Warum kann die T-Verteilung verwendet werden, um die Standardteststatistik zu modellieren, die beim Testen...
Ich suche nach nicht informativen Prioritäten für die Betaverteilung, um mit einem Binomialprozess (Hit / Miss) arbeiten zu können. Zuerst dachte ich über die Verwendung von , die ein einheitliches PDF erzeugen, oder Jeffrey vor . Aber ich suche tatsächlich nach Priors, die die posterioren...
Eine zufällige Bevölkerungsstichprobe wurde erhoben. Sie wurden gefragt, ob sie vegetarisch essen. Wenn sie mit Ja geantwortet haben, wurden sie auch gebeten, anzugeben, wie lange sie ohne Unterbrechung vegetarisch ernährt haben. Ich möchte diese Daten verwenden, um die durchschnittliche Dauer der...
Betrachte die Gamma-Zufallsvariable . Es gibt übersichtliche Formeln für Mittelwert, Varianz und Schiefe:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Schiefe[X]=2/α\begin{align} \mathbb...
Ich bin gerade auf das "Akaike-Informationskriterium" gestoßen und habe diese große Menge an Literatur zur Modellauswahl bemerkt (auch Dinge wie BIC scheinen zu existieren). Warum nutzen moderne Methoden des maschinellen Lernens diese Auswahlkriterien für BIC- und AIC-Modelle
Dies ist eine terminologische Frage. Manchmal sehe ich Menschen, die tiefe neuronale Netze als "vielschichtige Perzeptrone" bezeichnen. Warum ist das so? Mir wurde beigebracht, dass ein Perzeptron ein einschichtiger Klassifikator (oder Regressor) mit einem binären Schwellenwert ist, der eine...
Was war die erste Ableitung der Normalverteilung ? Können Sie diese Ableitung reproduzieren und sie auch in ihrem historischen Kontext erklären ? Ich meine, wenn die Menschheit die Normalverteilung vergessen hätte, wie würde ich sie am wahrscheinlichsten wiederfinden und was wäre die...
Ist es bei drei gegebenen Vektoren , und möglich, dass die Korrelationen zwischen a und b , a und c und b und c alle negativ sind? Dh ist das möglich?b c a b a c b
Ich versuche, einen quadratischen Verlust zu verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen Spielzeugdatensatz durchzuführen. Ich verwende einen mtcarsDatensatz, verwende Meile pro Gallone und Gewicht, um die Übertragungsart vorherzusagen. Das folgende Diagramm zeigt die zwei Arten von...
Diese Frage wurde durch zwei kürzlich von mir durchgeführte Interaktionen inspiriert, eine hier im Lebenslauf und die andere bei economics.se. Dort hatte ich eine Antwort auf das bekannte "Envelope Paradox" gepostet (wohlgemerkt nicht als die "richtige Antwort", sondern als die Antwort, die sich...