Je travaille sur un projet où je souhaite extraire des informations sur le contenu d'une série d'essais ouverts. Dans ce projet particulier, 148 personnes ont écrit des essais sur une organisation étudiante hypothétique dans le cadre d'une expérience plus vaste. Bien que dans mon domaine...
Lorsque vous essayez de sélectionner parmi différents modèles ou le nombre de fonctionnalités à inclure, disons la prédiction, je peux penser à deux approches. Divisez les données en ensembles de formation et de test. Mieux encore, utilisez le bootstrapping ou la validation croisée k-fold....
Je suis tout nouveau sur cette chose R, mais je ne sais pas quel modèle sélectionner. J'ai fait une régression pas à pas en sélectionnant chaque variable en fonction de l'AIC le plus bas. Je suis venu avec 3 modèles dont je ne sais pas quel est le "meilleur". Model 1: Var1 (p=0.03) AIC=14.978 Model...
Quelle est la propriété oracle d'un estimateur? Pour quels objectifs de modélisation la propriété oracle est-elle pertinente (prédictive, explicative, ...)? Des explications théoriquement rigoureuses et (surtout) intuitives sont les
La plupart des ressources sur les règles de notation appropriées mentionnent un certain nombre de règles de notation différentes comme la perte de journal, le score de Brier ou la notation sphérique. Cependant, ils ne donnent souvent pas beaucoup d'indications sur les différences entre eux. (Pièce...
Intro: J'ai un ensemble de données avec un problème classique "grand p, petit n". Le nombre d'échantillons disponibles n = 150 tandis que le nombre de prédicteurs possibles p = 400. Le résultat est une variable continue. Je veux trouver les descripteurs les plus "importants", c'est-à-dire ceux qui...
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
Dans un petit ensemble de données ( ) avec lequel je travaille, plusieurs variables me donnent une prédiction / séparation parfaite . J'utilise donc la régression logistique de Firth pour traiter le problème.n∼100n∼100n\sim100 Si je sélectionne le meilleur modèle par AIC ou BIC , dois-je inclure le...
Remarque: le cas est n >> p Je lis Éléments d'apprentissage statistique et il y a diverses mentions sur la «bonne» façon de faire la validation croisée (par exemple page 60, page 245). Plus précisément, ma question est de savoir comment évaluer le modèle final (sans ensemble de test séparé)...
Je veux voir si je suis sur la bonne voie en analysant mes parcelles ACF et PACF: Contexte: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Comme ACF et PACF affichent des valeurs significatives, je suppose qu'un modèle ARMA répondra à mes besoins L'ACF peut être utilisé pour estimer la partie MA, c'est-à-dire...
Quelqu'un pourrait-il indiquer si ce qui suit est logique: J'ai affaire à un modèle linéaire ordinaire avec 4 prédicteurs. Je suis dans deux esprits s'il faut abandonner le terme le moins significatif. Sa valeur est un peu plus de 0,05. J'ai plaidé en faveur de l'abandon dans ces conditions:...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Comment comparer la complexité de deux modèles avec le même nombre de paramètres? Edit 19/19 : Pour clarifier, la complexité du modèle est une mesure de la difficulté d'apprendre à partir de données limitées. Lorsque deux modèles correspondent aussi bien aux données existantes, un modèle avec une...
Considérez les données suivantes à partir d'une conception bidirectionnelle des sujets: 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 Jim Free Pos 5 4...
La régularisation peut-elle être utile si nous nous intéressons uniquement à l'estimation (et à l'interprétation) des paramètres du modèle, pas à la prévision ou à la prédiction? Je vois à quel point la régularisation / validation croisée est extrêmement utile si votre objectif est de faire de...
Le contexte: À partir d'une question sur Mathematics Stack Exchange (Puis-je créer un programme) , quelqu'un a un ensemble de points et veut y adapter une courbe, linéaire, exponentielle ou logarithmique. La méthode habituelle consiste à commencer par choisir l'un d'entre eux (qui spécifie le...
Après avoir lu "To Explain or to Predict" de Galit Shmueli (2010), je suis perplexe face à une apparente contradiction. Il y a trois prémisses, Choix du modèle basé sur AIC ou BIC (fin de la page 300 - début de la page 301): en termes simples, l'AIC doit être utilisé pour sélectionner un modèle...
Cette question est un suivi ou une tentative de dissiper une confusion possible concernant un sujet que beaucoup d'autres trouvent un peu difficile, en ce qui concerne la différence entre AIC et BIC. Dans une très belle réponse de @Dave Kellen sur ce sujet ( /stats//a/767/30589 ), nous lisons:...
Ceci est mon premier article sur StackExchange, mais je l'utilise comme ressource depuis un bon moment, je ferai de mon mieux pour utiliser le format approprié et apporter les modifications appropriées. C'est également une question en plusieurs parties. Je ne savais pas si je devais diviser la...
Le contexte Cette question utilise R, mais concerne des problèmes statistiques généraux. J'analyse les effets des facteurs de mortalité (% de mortalité due aux maladies et au parasitisme) sur le taux de croissance de la population de papillons au fil du temps, où les populations de larves ont été...