Questions marquées «modeling»

8
Version flexible de la régression logistique

J'essaie d'adapter une régression logistique où il y a une énorme différence dans le nombre de points de données dans les deux groupes (70 Vs 10 000). Un de mes amis statisticien m'a dit que c'est un problème connu de régression logistique et que pour ces types de chiffres, il correspond aux...

modeling logistic binary-data
8
Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?

J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
8
Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?

Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle...

modeling large-data overfitting clustering algorithms error spatial r regression predictive-models linear-model average measurement-error weighted-mean error-propagation python standard-error weighted-regression hypothesis-testing time-series machine-learning self-study arima regression correlation anova statistical-significance excel r regression distributions statistical-significance contingency-tables regression optimization measurement-error loss-functions image-processing java panel-data probability conditional-probability r lme4-nlme model-comparison time-series probability probability conditional-probability logistic multiple-regression model-selection r regression model-based-clustering svm feature-selection feature-construction time-series forecasting stationarity r distributions bootstrap r distributions estimation maximum-likelihood garch references probability conditional-probability regression logistic regression-coefficients model-comparison confidence-interval r regression r generalized-linear-model outliers robust regression classification categorical-data r association-rules machine-learning distributions posterior likelihood r hypothesis-testing normality-assumption missing-data convergence expectation-maximization regression self-study categorical-data regression simulation regression self-study self-study gamma-distribution modeling microarray synthetic-data
8
Une personne sélectionne à plusieurs reprises les deux éléments les plus similaires sur trois. Comment modéliser / estimer une distance perceptuelle entre les objets?

Une personne reçoit trois articles, par exemple des images de visages, et est invitée à choisir quels sont les deux visages les plus similaires. Cette opération est répétée un grand nombre de fois avec différentes combinaisons de visages, chaque visage pouvant apparaître dans de nombreuses...

modeling dimensionality-reduction psychometrics similarities
8
Trouvez la distribution et passez à la distribution normale

J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

normal-distribution data-transformation logistic generalized-linear-model ridge-regression t-test wilcoxon-signed-rank paired-data naive-bayes distributions logistic goodness-of-fit time-series eviews ecm panel-data reliability psychometrics validity cronbachs-alpha self-study random-variable expected-value median regression self-study multiple-regression linear-model forecasting prediction-interval normal-distribution excel bayesian multivariate-analysis modeling predictive-models canonical-correlation rbm time-series machine-learning neural-networks fishers-exact factorisation-theorem svm prediction linear reinforcement-learning cdf probability-inequalities ecdf time-series kalman-filter state-space-models dynamic-regression index-decomposition sampling stratification cluster-sample survey-sampling distributions maximum-likelihood gamma-distribution
8
L'indépendance statistique dans le monde réel

J'ai lu l'article suivant sur l'indépendance statistique . En résumé, l'article soutient que "Il est temps que la science retire la fiction de l'indépendance statistique" et poursuit en expliquant différentes raisons. Après avoir lu l'article, j'ai tendance à être d'accord. Je voulais savoir ce qui...

modeling independence
8
Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret

J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning