Na previsão de séries temporais usando vários modelos como AR, MA, ARMA, etc, geralmente focamos na modelagem dos dados na mudança de tempo. Mas quando temos duas séries temporais em que o coeficiente de correlação de Pearson mostra que elas são altamente correlacionadas, é possível modelar a...
Preciso calcular o CDF Dirichlet , mas só consigo encontrar implementações do PDF . Vocês conhecem alguma biblioteca (de preferência a R)
Eu sou novo no aprendizado de máquina e tento usar o scikit-learn (sklearn) para lidar com um problema de classificação. O DecisionTree e o SVM podem treinar um classificador para esse problema. Uso sklearn.ensemble.RandomForestClassifiere sklearn.svm.SVCajusto os mesmos dados de treinamento...
Eu tenho alguns conjuntos de dados EEG que estou testando em duas classes. Posso obter uma taxa de erro decente do LDA (as distribuições condicionais de classe não são gaussianas, mas têm caudas semelhantes e separação suficientemente boa) e, portanto, quero plotar o ROC do preditor LDA contra...
Esta é a pergunta de um iniciante em um exercício na “Computação Bayesiana com R” de Jim Albert. Observe que, embora isso possa ser um dever de casa, no meu caso não é, pois estou aprendendo métodos bayesianos em R porque acho que posso usá-lo em minhas análises futuras. De qualquer forma, embora...
Estou lendo o artigo "Coordenadas em estrela: uma técnica de visualização multidimensional com tratamento uniforme de dimensões" e tentando plotar meus dados. Digamos que eu tenha , um ponto de dados em cinco dimensões, e os pontos são calculados pela fórmula explicada no artigo. A ( 2 , 5 , 3 , 1...
Escrevo esta pergunta com referência a um exemplo na p138-142 do seguinte documento: ftp://ftp.software.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/amos/20.0/en/Manuals/IBM_SPSS_Amos_User_Guide.pdf . Aqui estão figuras ilustrativas e uma tabela: Entendo que a variável latente não possui...
Acabei de receber uma rejeição de uma revista de economia. Entre os motivos citados para a rejeição estavam: os benefícios do uso do método semi-paramétrico não são evidenciados claramente em comparação com técnicas mais simples alternativas, com identificação limpa de relações...
Notei que a tarefa de regressão no aprendizado de máquina está de alguma forma relacionada à solução de equações diferenciais aproximadamente - ambas estão tentando aproximar funções desconhecidas. Então, minha pergunta é: ML pode de alguma forma ser útil na resolução de equações...
Quando executo este código: require(nlme) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9)) b <- matrix(c(3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9)) res <- lm(a ~ b) print(summary(res)) res_gls <- gls(a ~ b) print(summary(res_gls)) Eu obtenho os mesmos coeficientes e a mesma significância estatística nos...
Estou procurando sua ajuda para entender a diferença entre dois contrastes diferentes para variáveis dicotômicas. Nesta página: http://www.psychstat.missouristate.edu/multibook/mlt08.htm em "Variáveis preditivas dicotômicas", existem duas maneiras de codificar preditores dicotômicos: usando...
Eu gostaria de fazer análises de poder para testes de hipóteses de (não) igualdade de proporções nas quais as proporções são muito pequenas. Eu gostaria de fazer isso sem usar aproximações normais (ou Poisson) da distribuição binomial. Existem vários tipos gerais de questões de poder que eu...
No que diz respeito ao teste de hipóteses, a estimativa do tamanho das amostras é feita através de energia, e é intuitivo que aumentar o mesmo tamanho aumenta a precisão dos efeitos estimados. Mas e quanto à previsão para classificação e regressão? Quais aspectos do problema de previsão são...
Alguém poderia explicar o ponto de mudança para mim. Estou usando o pacote em R e realmente não entendo o que significam os diferentes métodos, os prós e os contras de cada um, e especialmente não entendo o valor da penalidade. Quando você aumenta o valor da penalidade, o que isso significa e o que...
Wikipedia diz Métodos que se baseiam em um teste abrangente antes de proceder a múltiplas comparações . Normalmente, esses métodos requerem um teste de intervalo ANOVA / Tukey significativo antes de prosseguir para múltiplas comparações. Esses métodos têm controle "fraco" do erro do tipo...
Desculpe pelo título longo, mas meu problema é bastante específico e difícil de explicar em um título. Atualmente, estou aprendendo sobre o Modelo Roy (análise de efeito do tratamento). Há uma etapa de derivação nos meus slides, que eu não entendo. Calculamos o resultado esperado com o...
É aceitável classificar dados, calcular a média dos compartimentos e derivar o coeficiente de correlação de Pearson com base nesses meios? Parece-me um procedimento um tanto quanto suspeito (se você considerar os dados como uma amostra populacional) a dispersão desses meios será o erro padrão da...
Em geral, estou curioso sobre o significado do termo "princípios". Foi usado no título de um manuscrito não publicado, "Combinando Modelos de Computador em uma Análise Bayesiana de Princípios". Além disso, Zhang 2004 diz "Há várias vantagens em uma análise bayesiana de princípios" aqui: Caso...
Por favor, permita-me fazer uma pergunta básica. Entendo a mecânica de Naive Bayes para variáveis discretas e posso refazer os cálculos "à mão". (código de HouseVotes84 todo o caminho abaixo). No entanto - estou lutando para ver como a mecânica funciona para variáveis contínuas (código de...
Estou interessado em saber por que as observações dependentes são um problema em estatística. Digamos que você queira saber se há uma diferença nas notas médias dos exames entre duas escolas. Você coleta 50 observações em cada escola. Essas 50 observações são derivadas de 5 salas de aula diferentes...