Je travaille actuellement à la construction d'un modèle utilisant une régression linéaire multiple. Après avoir manipulé mon modèle, je ne sais pas comment déterminer au mieux les variables à conserver et celles à supprimer. Mon modèle a commencé avec 10 prédicteurs pour le DV. Lors de...
Autre que de tester littéralement chaque combinaison possible de variable (s) dans un modèle ( x1:x2ou x1*x2 ... xn-1 * xn). Comment identifiez-vous si une interaction DEVRAIT ou PEUT exister entre vos variables indépendantes (espérons-le)? Quelles sont les meilleures pratiques pour tenter...
J'ai quatre séries chronologiques différentes de mesures horaires: La consommation de chaleur à l'intérieur d'une maison La température à l'extérieur de la maison Le rayonnement solaire La vitesse du vent Je veux pouvoir prédire la consommation de chaleur à l'intérieur de la maison. Il y a une...
Je lis un article très intéressant de Sellers et Shmueli sur les modèles de régression pour les données de comptage. Vers le début (p. 944), ils citent McCullaugh et Nelder (1989) disant que la régression binomiale négative est impopulaire et a un lien canonique problématique. J'ai trouvé le...
Les procédures courantes de sélection des variables basées sur les données (par exemple, avant, arrière, pas à pas, tous les sous-ensembles) ont tendance à produire des modèles avec des propriétés indésirables, notamment: Coefficients biaisés loin de zéro. Erreurs standard trop petites et...
J'ai appris que lorsque l'on traite des données à l'aide d'une approche basée sur un modèle, la première étape consiste à modéliser la procédure de données comme un modèle statistique. Ensuite, l'étape suivante consiste à développer un algorithme d'inférence / apprentissage efficace / rapide basé...
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...
Quelle est la différence entre un réseau bayésien et un processus de Markov? Je croyais comprendre les principes des deux, mais maintenant, quand j'ai besoin de comparer les deux, je me sens perdu. Ils signifient presque la même chose pour moi. Ils ne le sont certainement pas. Les liens vers...
Toutes mes variables sont continues. Il n'y a pas de niveaux. Est-il possible d' avoir même une interaction entre les
Comme contexte: lorsque je travaille avec un ensemble de données très volumineux, on me demande parfois si nous pouvons créer un ensemble de données synthétiques où nous «connaissons» la relation entre les prédicteurs et la variable de réponse, ou les relations entre les prédicteurs. Au fil des...
J'ai récemment terminé un concours Kaggle dans lequel le score roc auc a été utilisé conformément aux exigences du concours. Avant ce projet, j'utilisais normalement le score f1 comme mesure pour mesurer les performances du modèle. À l'avenir, je me demande comment dois-je choisir entre ces deux...
Dans la régression linéaire, chaque valeur prédite est supposée avoir été choisie dans une distribution normale de valeurs possibles. Voir ci-dessous. Mais pourquoi chaque valeur prédite est-elle supposée provenir d'une distribution normale? Comment la régression linéaire utilise-t-elle cette...
Ceci est mon premier message, alors s'il vous plaît, ne vous gênez pas si je ne respecte pas certaines normes! J'ai fait une recherche pour ma question et rien n'est venu. Ma question concerne principalement les différences pratiques entre la modélisation linéaire générale (GLM) et la modélisation...
Des collègues me demandent de l'aide à ce sujet, que je ne connais pas vraiment. Ils ont fait des hypothèses sur le rôle de certaines variables latentes dans une étude, et un arbitre leur a demandé de formaliser cela en SEM. Comme ce dont ils ont besoin ne semble pas trop difficile, je pense que je...
Je suis actuellement sur un projet où j'ai essentiellement besoin, comme nous tous, de comprendre comment la sortie est liée à l'entrée . La particularité ici est que les données me sont données une pièce à la fois, donc je veux mettre à jour mon analyse chaque fois que je reçois une nouvelle . Je...
J'ai suivi plusieurs cours de statistiques au collège mais j'ai trouvé que mes études étaient très axées sur la théorie. Je me demandais si certains d'entre vous avaient un texte en statistique appliquée (au niveau universitaire) que vous recommandez ou avec une bonne
Quand préférerait-on utiliser un modèle autorégressif conditionnel plutôt qu'un modèle autorégressif simultané lors de la modélisation de données aériennes géoréférencées
J'ai utilisé des distributions log normales comme distributions antérieures pour les paramètres d'échelle (pour les distributions normales, les distributions t, etc.) quand j'ai une idée approximative de ce que l'échelle devrait être, mais je veux me tromper en disant que je ne sais pas beaucoup à...
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...
Lorsque j’estime un modèle de différence dans les différences avec deux périodes, le modèle de régression équivalent serait une. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+...