Ich bin ganz neu in dieser R-Sache, bin mir aber nicht sicher, welches Modell ich wählen soll. Ich habe eine schrittweise Vorwärtsregression durchgeführt , bei der jede Variable basierend auf dem niedrigsten AIC ausgewählt wurde. Ich habe mir 3 Modelle ausgedacht, bei denen ich nicht sicher bin,...
Ich interessiere mich für die Modellauswahl in einer Zeitreiheneinstellung. Nehmen wir der Vollständigkeit halber an, ich möchte ein ARMA-Modell aus einem Pool von ARMA-Modellen mit unterschiedlichen Verzögerungsreihenfolgen auswählen. Die ultimative Absicht ist die Vorhersage . Die Modellauswahl...
Wenn ich versuche, zwischen verschiedenen Modellen oder der Anzahl von Merkmalen zu wählen, für die eine Vorhersage erforderlich ist, kann ich mir zwei Ansätze vorstellen. Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf. Besser noch, verwenden Sie Bootstrapping oder k-fach Kreuzvalidierung....
In seiner Arbeit Lineare Modellauswahl durch Kreuzvalidierung zeigt Jun Shao, dass für das Problem der Variablenauswahl bei der multivariaten linearen Regression die Methode der ausschließlichen Kreuzvalidierung (LOOCV) „asymptotisch inkonsistent“ ist. Im Klartext werden tendenziell Modelle mit zu...
Intro: Ich habe einen Datensatz mit einem klassischen "großen p, kleinen n-Problem". Die Anzahl der verfügbaren Stichproben n = 150, während die Anzahl der möglichen Prädiktoren p = 400 ist. Das Ergebnis ist eine kontinuierliche Variable. Ich möchte die "wichtigsten" Deskriptoren finden, dh...
In den meisten Ressourcen zu den Regeln für die richtige Bewertung werden verschiedene Bewertungsregeln wie Protokollverlust, Brier-Punktzahl oder sphärische Bewertung erwähnt. Häufig geben sie jedoch keine Orientierungshilfe zu den Unterschieden zwischen ihnen. (Anlage A: Wikipedia .) Die Auswahl...
Hinweis: Groß- / Kleinschreibung ist n >> p Ich lese Elemente des statistischen Lernens und es gibt verschiedene Erwähnungen über den "richtigen" Weg zur Kreuzvalidierung (z. B. Seite 60, Seite 245). Insbesondere ist meine Frage, wie das endgültige Modell (ohne einen separaten Testsatz) mit...
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...
Ich möchte sehen, ob ich auf dem richtigen Weg bin, meine ACF- und PACF-Diagramme zu analysieren: Hintergrund: (Ref: Philip Hans Franses, 1998) Da sowohl ACF als auch PACF signifikante Werte aufweisen, gehe ich davon aus, dass ein ARMA-Modell meinen Anforderungen gerecht wird Der ACF kann...
In einem kleinen Datensatz ( ), mit dem ich arbeite, geben mir mehrere Variablen eine perfekte Vorhersage / Trennung . Ich benutze daher die logistische Regression von Firth , um das Problem zu lösen.n ≤ 100n∼100n\sim100 Wenn ich das beste Modell nach AIC oder BIC auswähle , sollte ich bei der...
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...
Kann mir jemand raten, ob Folgendes sinnvoll ist: Ich habe es mit einem gewöhnlichen linearen Modell mit 4 Prädiktoren zu tun. Ich bin mir nicht sicher, ob ich den am wenigsten signifikanten Begriff streichen soll. Der Wert liegt etwas über 0,05. Ich habe mich dafür ausgesprochen, diesen Begriff...
Kann Regularisierung hilfreich sein, wenn wir nur die Modellparameter schätzen (und interpretieren) möchten, nicht aber Prognosen oder Vorhersagen? Ich sehe, wie nützlich Regularisierung / Kreuzvalidierung ist, wenn Sie gute Prognosen für neue Daten erstellen möchten. Aber was ist, wenn Sie...
Betrachten Sie die folgenden Daten aus einer wechselseitigen Betrachtung innerhalb des Probandendesigns: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3...
Wie können wir die Komplexität zweier Modelle mit der gleichen Anzahl von Parametern vergleichen? Edit 09/19 : Um zu verdeutlichen, ist die Modellkomplexität ein Maß dafür, wie schwierig es ist, aus begrenzten Daten zu lernen. Wenn zwei Modelle zu vorhandenen Daten gleich gut passen, führt ein...
Nachdem ich Galit Shmuelis "To Explain or to Predict" (2010) gelesen habe, wundere ich mich über einen offensichtlichen Widerspruch. Es gibt drei Räumlichkeiten, AIC versus BIC-basierte Modellauswahl (Ende S. 300 - Beginn S. 301): Einfach ausgedrückt, AIC sollte zur Auswahl eines Modells verwendet...
Kontext: Ausgehend von einer Frage zu Mathematics Stack Exchange (Kann ich ein Programm erstellen) hat jemand eine Reihe von Punkten und möchte eine lineare, exponentielle oder logarithmische Kurve daran anpassen. Die übliche Methode besteht darin, zunächst eine dieser Methoden (die das Modell...
Diese Frage ist ein Follow-up oder ein Versuch, mögliche Verwirrung in Bezug auf ein Thema zu beseitigen, das ich und viele andere aufgrund des Unterschieds zwischen AIC und BIC als etwas schwierig empfinde. In einer sehr netten Antwort von @ Dave Kellen zu diesem Thema ( /stats//a/767/30589 )...
Vor ein paar Tagen erzählte mir ein Psychologe und Forscher von seiner Methode zur Auswahl von Variablen für ein lineares Regressionsmodell. Ich denke, es ist nicht gut, aber ich muss jemanden fragen, um sicherzugehen. Die Methode ist: Betrachten Sie die Korrelationsmatrix zwischen allen Variablen...
Kontext Diese Frage verwendet R, bezieht sich jedoch auf allgemeine statistische Fragen. Ich analysiere die Auswirkungen von Mortalitätsfaktoren (% Mortalität aufgrund von Krankheit und Parasitismus) auf die Wachstumsrate der Mottenpopulation im Laufe der Zeit, wobei Larvenpopulationen 8 Jahre...