Ich verstehe, dass das Grundprinzip des Algorithmus für LLE aus drei Schritten besteht. Ermitteln der Nachbarschaft jedes Datenpunkts anhand einer Metrik wie k-nn. Suchen Sie für jeden Nachbarn Gewichte, die die Auswirkung des Nachbarn auf den Datenpunkt angeben. Konstruieren Sie die niedrig...
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 ,...
Wir haben zwei Modelle, die dieselbe Methode zur Berechnung der Log-Wahrscheinlichkeit verwenden, und der AIC für eines ist niedriger als das andere. Das mit dem niedrigeren AIC ist jedoch weitaus schwieriger zu interpretieren. Wir haben Schwierigkeiten zu entscheiden, ob es sich lohnt, die...
In der Literatur werden beide Begriffe oft synonym verwendet oder miteinander verwoben. Ich versuche jetzt, eine klare Unterscheidung zwischen beiden Begriffen zu finden. Aus meiner Sicht wird eine Hypothese normalerweise über ein Modell ausgedrückt. Selbst wenn wir eine
Ich betrachte einen großen (aber begrenzten) Raum von Modellen unterschiedlicher Komplexität, die ich mit RJMCMC erforsche . Das Voranstellen des Parametervektors für jedes Modell ist ziemlich informativ. In welchen Fällen (wenn überhaupt) sollte ich mir Sorgen machen, dass das...
Es hat sich gezeigt, dass die Auswahl des ABC-Modells unter Verwendung von Bayes-Faktoren nicht zu empfehlen ist, da ein Fehler bei der Verwendung von Zusammenfassungsstatistiken vorliegt. Die Schlussfolgerung in diesem Artikel basiert auf der Untersuchung des Verhaltens einer beliebten Methode zur...
Haftungsausschluss: Dies ist für ein Hausaufgabenprojekt. Ich versuche, das beste Modell für Diamantpreise zu finden, abhängig von mehreren Variablen, und ich scheine bisher ein ziemlich gutes Modell zu haben. Ich bin jedoch auf zwei Variablen gestoßen, die offensichtlich kollinear...
Zumindest unter Statistikern höheren Kalibers ist es allgemein bekannt, dass Modelle mit Werten der AIC-Statistik innerhalb eines bestimmten Schwellenwerts des Mindestwerts als angemessen angesehen werden sollten wie das Modell zur Minimierung der AIC-Statistik. Zum Beispiel finden wir in [1,...
Chris Chatfield, dessen viele hochwertige Bücher und Papiere ich gerne gelesen habe, gibt in (1) folgende Ratschläge: Zum Beispiel sollte wahrscheinlich die Wahl zwischen ARIMA-Zeitreihenmodellen mit niedrigen und ungefähr gleichen AIC-Werten getroffen werden, bei denen nicht der minimale AIC...
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 verwende PyMC3, um Bayes'sche Modelle für meine Daten auszuführen. Ich bin neu in der Bayes'schen Modellierung, aber laut einigen Blog-Posts , Wikipedia und QA von dieser Website scheint es ein gültiger Ansatz zu sein, den Bayes-Faktor und das BIC-Kriterium zu verwenden, um auswählen zu...
Ich habe in letzter Zeit versucht, mehr über Online-Lernen zu lernen (es ist absolut faszinierend!), Und ein Thema, das ich nicht richtig verstehen konnte, ist, wie man über Modellauswahl in Offline- oder Online-Kontexten nachdenkt. Insbesondere nehmen wir trainieren ein Klassifikator offline,...
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...
Wie sollte man bei mehreren Kreuzvalidierungsfalten einer logistischen Regression und den daraus resultierenden Mehrfachschätzungen jedes Regressionskoeffizienten messen, ob ein Prädiktor (oder eine Reihe von Prädiktoren) auf der Grundlage der Regressionskoeffizienten stabil und aussagekräftig ist...
Datenstruktur > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 3.6 1.7 8.6 ... $ MVMNT : Factor w/ 2 levels "_Withd","Appr": 2 2 1 1 2 1 2 1...
Ich habe eine Frage zum Modellvergleich mit Bayes-Faktoren. In vielen Fällen sind Statistiker daran interessiert, einen Bayes'schen Ansatz mit falschen Priors zu verwenden (zum Beispiel einige Jeffreys-Priors und Referenzpriors). Meine Frage ist, ob es in den Fällen, in denen die posteriore...
Um meine Frage besser zu stellen, habe ich einige der Ausgaben sowohl eines 16-Variablen-Modells ( fit) als auch eines 17-Variablen-Modells ( fit2) unten bereitgestellt (alle Prädiktorvariablen in diesen Modellen sind kontinuierlich, wobei der einzige Unterschied zwischen diesen Modellen darin...
Angenommen, ich habe bivariate Antworten mit signifikanter Korrelation. Ich versuche, die beiden Möglichkeiten zur Modellierung dieser Ergebnisse zu vergleichen. Eine Möglichkeit besteht darin, den Unterschied zwischen den beiden Ergebnissen zu modellieren: Eine andere Möglichkeit besteht darin,...
Ich habe drei reduzierte Modelle von einem Original-Vollmodell mit erhalten Vorauswahl Rückwärtseliminierung L1 Bestrafungstechnik (LASSO) Für die Modelle, die unter Verwendung von Vorwärtsauswahl / Rückwärtseliminierung erhalten wurden, erhielt ich die kreuzvalidierte Schätzung des...
Ich verstehe, dass ich, wenn ich zwei Modelle A und B habe und A in B verschachtelt ist, anhand einiger Daten die Parameter von A und B mithilfe von MLE anpassen und den verallgemeinerten Log-Likelihood-Ratio-Test anwenden kann. Insbesondere sollte die Verteilung des Tests mit Freiheitsgraden sein,...