Diese Frage mag zu offen sein, um eine endgültige Antwort zu erhalten, aber hoffentlich nicht. Algorithmen für maschinelles Lernen, wie SVM, GBM, Random Forest usw., haben im Allgemeinen einige freie Parameter, die über eine Faustregel hinaus auf jeden Datensatz abgestimmt werden müssen. Dies wird...
Ich frage mich, was die Unterschiede zwischen gemischten und ungemischten GLMs sind. In SPSS können Benutzer beispielsweise über das Dropdown-Menü Folgendes anpassen: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear...
Ich habe eine Reihe von Daten, die nicht in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind, aber bei einer klaren Darstellung zwei unterschiedliche Trends aufweisen. Eine einfache lineare Regression wäre hier aufgrund der eindeutigen Unterscheidung der beiden Reihen nicht ausreichend. Gibt es eine...
X und Y sind nicht korreliert (-.01); Wenn ich jedoch X in eine multiple Regression lege, die Y vorhersagt, sind neben drei (A, B, C) anderen (verwandten) Variablen auch X und zwei andere Variablen (A, B) signifikante Prädiktoren für Y. Beachten Sie, dass die beiden anderen ( A, B) Variablen sind...
Ich beziehe mich auf dieses Papier: Hayes JR, Groner JI. "Mithilfe multipler Imputations- und Neigungsbewertungen können Sie die Auswirkung der Verwendung von Autositzen und Sicherheitsgurten auf den Schweregrad von Verletzungen anhand von Daten aus dem Unfallregister testen." J Pediatr Surg. 2008...
Warum ist die Teststatistik eines Likelihood-Ratio-Tests im Chi-Quadrat verteilt? 2 ( ln La l t m o d e l - In Ln u l l m o d e l ) ~ Χ2dfa l t- dfn u l l2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm...
Ich habe ein paar Artikel gelesen, in denen die Vor- und Nachteile der einzelnen Methoden erörtert wurden. Einige argumentieren, dass GA keine Verbesserung bei der Suche nach der optimalen Lösung bringt, während andere zeigen, dass sie effektiver ist. Es scheint, dass GA in der Literatur im...
Ich versuche zu verstehen, wann ein zufälliger Effekt verwendet werden soll und wann er nicht erforderlich ist. Ich habe eine Faustregel erhalten, wenn Sie 4 oder mehr Gruppen / Individuen haben, die ich tue (15 einzelne Elche). Einige dieser Elche wurden zwei- oder dreimal für insgesamt 29...
Dieses Problem scheint die ganze Zeit seinen hässlichen Kopf zu haben, und ich versuche, es für mein eigenes Verständnis von Statistik (und Vernunft!) Zu enthaupten. Die Annahmen allgemeiner linearer Modelle (t-Test, ANOVA, Regression usw.) beinhalten die "Annahme der Normalität", aber ich habe...
In meinem Statistikprogramm werden sowohl die Verfahren Benjamini & Hochberg (1995) als auch Benjamini & Yekutieli (2001) für die Falschentdeckungsrate (FDR) implementiert. Ich habe mein Bestes getan, um die spätere Abhandlung durchzulesen, aber sie ist ziemlich mathematisch dicht und ich...
In CrossValidated gibt es zahlreiche Threads zum Thema Modellauswahl und Kreuzvalidierung. Hier sind ein paar: Interne und externe Kreuzvalidierung und Modellauswahl @ DikranMarsupials beste Antwort auf Feature-Auswahl und Kreuzvalidierung Die Antworten auf diese Themen sind jedoch eher...
Ich weiß, dass die Beta-Verteilung mit dem Binomial konjugiert ist. Aber was ist das Konjugat vor der Beta? Vielen
Wenn ich über einen Datensatz mit einer sehr seltenen positiven Klasse verfüge und die negative Klasse heruntersuche, muss ich dann eine logistische Regression durchführen, um die Regressionskoeffizienten anzupassen, um die Tatsache widerzuspiegeln, dass ich die Prävalenz der positiven Klasse...
Ich habe die Bedeutung der positiven semidefiniten Eigenschaft von Korrelations- oder Kovarianzmatrizen untersucht. Ich suche Informationen zu Definition der positiven Halbbestimmtheit; Seine wichtigen Eigenschaften, praktische Implikationen; Die Konsequenz einer negativen Determinante, Auswirkung...
Betrachten Sie die folgende Abbildung aus Faraways linearen Modellen mit R (2005, S. 59). Das erste Diagramm scheint darauf hinzudeuten, dass die Residuen und die angepassten Werte nicht korreliert sind, da sie in einem homoskedastischen linearen Modell mit normalverteilten Fehlern vorliegen...
Ich habe Daten aus einem Experiment gesammelt, das wie folgt organisiert ist: Zwei Standorte mit jeweils 30 Bäumen. 15 werden behandelt, 15 werden an jeder Stelle kontrolliert. Von jedem Baum nehmen wir drei Stängelstücke und drei Wurzelstücke, also 6 Proben der Stufe 1 pro Baum, die durch eine...
Root Mean Square Error Restsumme der Quadrate Reststandardfehler mittlere quadratische Fehler Testfehler Ich dachte, ich hätte diese Begriffe verstanden, aber je mehr ich statistische Probleme habe, desto mehr bin ich verwirrt, wo ich mich selbst errate. Ich hätte gerne eine Bestätigung und ein...
Kann ich ein Modell, in dem der Bayes'sche Satz verwendet wird, als "Bayes'sches Modell" bezeichnen? Ich fürchte, eine solche Definition könnte zu weit gefasst sein. Was genau ist ein Bayes'sches
Ich habe einige Schwierigkeiten zu verstehen, wie die Ausgabe mit variabler Wichtigkeit aus dem Random Forest-Paket interpretiert wird. Die mittlere Abnahme der Genauigkeit wird normalerweise als "die Abnahme der Modellgenauigkeit durch Permutieren der Werte in jedem Merkmal" beschrieben. Handelt...
Ich habe hier einige Fragen darüber gesehen, was es in Laienbegriffen bedeutet, aber diese sind zu Laien für meinen Zweck hier. Ich versuche mathematisch zu verstehen, was der AIC-Score bedeutet. Gleichzeitig möchte ich keinen strengen Beweis, der mich die wichtigeren Punkte nicht erkennen lässt....