Was sind die besten Methoden, um den 'Modus' von Daten anzupassen, die aus einer kontinuierlichen Verteilung entnommen wurden? Da der Modus für eine kontinuierliche Verteilung technisch undefiniert ist (oder?), Frage ich mich wirklich, wie Sie den gängigsten Wert finden. Wenn Sie davon ausgehen,...
Zur Analyse von Daten aus einem biophysikalischen Experiment versuche ich derzeit, eine Kurvenanpassung mit einem stark nichtlinearen Modell durchzuführen. Die Modellfunktion sieht grundsätzlich so aus: y=ax+bx−1/2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Hier ist insbesondere der Wert von bbb von großem...
Ich passe Kurven an meine Daten an, um einen Parameter zu extrahieren. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie sicher dieser Parameter ist und wie ich sein % -Konfidenzintervall berechnen / ausdrücken würde .959595 Angenommen, für einen Datensatz, der Daten enthält, die exponentiell abfallen, passe...
In Bishops PRML-Buch sagt er, dass Überanpassung ein Problem bei der Maximum Likelihood Estimation (MLE) ist und Bayesian dies vermeiden kann. Aber ich denke, Überanpassung ist eher ein Problem bei der Modellauswahl als bei der Methode zur Parameterschätzung. Angenommen, ich habe einen Datensatz ,...
Dies grenzt an eine philosophische Frage, aber ich bin daran interessiert, wie andere mit mehr Erfahrung über die Auswahl von Distributionen denken. In einigen Fällen scheint es klar zu sein, dass die Theorie am besten funktioniert (die Schwanzlängen von Mäusen sind wahrscheinlich normal verteilt)....
Ich habe diese Aufgabe erhalten und war ratlos. Ein Kollege hat mich gebeten, die und x l o w e r der folgenden Tabelle zu schätzen :xu p p e rxupperx_{upper}xl o w e rxlÖwerx_{lower} Die Kurve ist tatsächlich eine kumulative Verteilung, und x ist eine Art von Messungen. Er ist daran...
Ich habe eine offensichtlich bimodale Werteverteilung, die ich anpassen möchte. Die Daten können entweder mit 2 normalen Funktionen (bimodal) oder mit 3 normalen Funktionen gut angepasst werden. Darüber hinaus gibt es einen plausiblen physikalischen Grund für die Anpassung der Daten an 3. Je mehr...
In diesem Beitrag zu KDnuggets, in dem der Beitrag von John Langford zitiert wird, heißt es, dass Entropie und gegenseitige Information, wenn sie als Fehlermaßnahmen verwendet werden, zu einer Überanpassung führen können. Könnten Sie näher darauf
Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung,...
Ich möchte die Unsicherheit oder Zuverlässigkeit einer angepassten Kurve abschätzen. Ich nenne absichtlich keine genaue mathematische Größe, nach der ich suche, da ich nicht weiß, was es ist. Hier ist (Energie) die abhängige Variable (Antwort) und V (Volumen) die unabhängige Variable. Ich möchte...
Ich möchte Daten mit Proportionen zwischen drei verschiedenen Gruppen vergleichen, z. ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Nach Wharton und Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) dachte ich, ich würde sehen, ob diese Daten besser mit einem transformierten Logit behandelt...
In der statistischen Literatur gibt es viele Verweise auf " Funktionsdaten " (dh Daten, die Kurven sind) und parallel auf " hochdimensionale Daten " (dh wenn Daten hochdimensionale Vektoren sind). Meine Frage betrifft den Unterschied zwischen den beiden Datentypen. Wenn von angewandten...
Ich verstehe, dass wir Regularisierung in einem Regressionsproblem der kleinsten Quadrate als anwenden können w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...
Dies könnte eine grundlegende Frage sein: Was ist der Unterschied zwischen Voreingenommenheit und Unteranpassung? Und was ist analog der Unterschied zwischen Varianz und Überanpassung? Bedeuten die Begriffe jedes Paares dasselbe? Wenn nicht, was ist der
Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO)...
Falls vorhanden, zwischen dem Anpassen einer Linie an mehrere separate "Experimente", dem Mitteln der Anpassungen oder dem Mitteln der Daten aus den separaten Experimenten und dem Anpassen der gemittelten Daten. Lassen Sie mich näher darauf eingehen: Ich führe Computersimulationen durch, die eine...
Soweit ich gesehen habe, neigen die Meinungen dazu dazu. Best Practice würde sicherlich die Verwendung einer Kreuzvalidierung vorschreiben (insbesondere beim Vergleich von RFs mit anderen Algorithmen im selben Datensatz). Andererseits gibt die ursprüngliche Quelle an, dass die Tatsache, dass der...
Ich versuche zu verstehen, was ein gesättigtes Modell ist. AFAIK ist es, wenn Sie so viele Funktionen wie Beobachtungen haben. Können wir sagen, dass ein gesättigtes Modell ein Sonderfall eines extrem überpasseten Modells ist?
Ich habe Literatur gelesen, die zufällige Wälder nicht überpassen können. Das klingt zwar großartig, scheint aber zu schön, um wahr zu sein. Ist es möglich, dass HF's