Questions marquées «smoothing»

Les méthodes de lissage dans l'analyse des données, comme les splines ou les lissoirs de noyau, également les lissages de régression comme le lowess.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires

Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...

r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
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Dans Naive Bayes, pourquoi s'embêter avec le lissage de Laplace alors que nous avons des mots inconnus dans le test?

Je lisais aujourd'hui la classification Naive Bayes. J'ai lu, sous le titre d' estimation des paramètres avec l'ajout de 1 lissage : Soit référence à une classe (telle que positive ou négative), et référence à un jeton ou à un mot.cccwww L'estimateur du maximum de vraisemblance pour estP( w | c...

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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?

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...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?

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...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Lissage - quand l'utiliser et quand ne pas le faire?

Il y a un assez vieux billet sur le blog de William Briggs qui examine les pièges du lissage des données et de leur transfert à l'analyse. L'argument clé est à savoir: Si, dans un moment de folie, vous lissez des données de séries chronologiques et que vous les utilisez comme entrée pour d'autres...

time-series smoothing
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Si les largeurs variables du noyau sont souvent bonnes pour la régression du noyau, pourquoi ne sont-elles généralement pas bonnes pour l'estimation de la densité du noyau?

Cette question est motivée par une discussion ailleurs . Les noyaux variables sont souvent utilisés dans la régression locale. Par exemple, le loess est largement utilisé et fonctionne bien comme un régulateur de régression, et est basé sur un noyau de largeur variable qui s'adapte à la rareté des...

nonparametric smoothing kernel-smoothing loess
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?

Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...

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Comment régler le lissage dans le modèle mgcv GAM

J'essaie de comprendre comment contrôler les paramètres de lissage dans un modèle mgcv: gam. J'ai une variable binomiale que j'essaie de modéliser principalement en fonction des coordonnées x et y sur une grille fixe, ainsi que d'autres variables avec des influences plus mineures. Dans le passé,...

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