Questions marquées «model»

12
Quand un effet fixe est-il vraiment fixe?

Considérons un modèle d'effets non observés linéaire du type: où est une caractéristique non observée mais invariable dans le temps et est une erreur, et indexer les observations individuelles et le temps, respectivement. L'approche typique dans une régression à effets fixes (FE) serait de...

fixed-effects-model philosophical
12
Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......

r aic hidden-markov-model bic spss manova time-series r lme4-nlme regression modeling negative-binomial bayesian bugs state-space-models hypothesis-testing data-transformation factor-analysis sem
12
Modèle mixte avec 1 observation par niveau

J'adapte un modèle d'effets aléatoires glmerà certaines données d'entreprise. L'objectif est d'analyser la performance commerciale par distributeur en tenant compte des variations régionales. J'ai les variables suivantes: distcode: ID distributeur, avec environ 800 niveaux region: ID géographique...

r regression mixed-model lme4-nlme
12
Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...

fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling
12
Vous avez du mal à trouver un bon modèle adapté aux données de comptage avec des effets mixtes - ZINB ou autre chose?

J'ai un très petit ensemble de données sur l'abondance des abeilles solitaires que j'ai du mal à analyser. Ce sont des données de comptage, et presque tous les comptages sont dans un traitement avec la plupart des zéros dans l'autre traitement. Il existe également quelques valeurs très élevées (une...

count-data negative-binomial mixed-model zero-inflation lme4-nlme
12
Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
12
Est-il possible d'évaluer GLM en Python / scikit-learn en utilisant les distributions de Poisson, Gamma ou Tweedie comme famille pour la distribution d'erreur?

J'essaie d'apprendre un peu Python et Sklearn, mais pour mon travail, j'ai besoin d'exécuter des régressions qui utilisent des distributions d'erreur des familles Poisson, Gamma et surtout Tweedie. Je ne vois rien dans la documentation à leur sujet, mais ils se trouvent dans plusieurs parties de la...

generalized-linear-model python scikit-learn gradient-descent tweedie-distribution