Quais são os melhores métodos para ajustar o 'modo' de dados amostrados de uma distribuição contínua? Como o modo é tecnicamente indefinido (certo?) Para uma distribuição contínua, estou realmente perguntando 'como você encontra o valor mais comum'? Se você presumir que a distribuição pai é...
Eu tenho um conjunto de dados que representa decaimento exponencial. Eu gostaria de ajustar uma função exponencial a esses dados. Eu tentei log transformando a variável de resposta e, em seguida, usando menos quadrados para ajustar uma linha; usando um modelo linear generalizado com uma função de...
Para analisar dados de um experimento de biofísica, atualmente estou tentando fazer o ajuste de curvas com um modelo altamente não linear. A função model se parece basicamente com: y=ax+bx−1/2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Aqui, especialmente o valor de bbb é de grande interesse. Uma plotagem...
No livro PRML de Bishop, ele diz que o excesso de ajuste é um problema com a estimativa de máxima verossimilhança (MLE), e o Bayesian pode evitá-lo. Mas eu acho que o super ajuste é um problema mais sobre a seleção de modelos, não sobre o método usado para fazer a estimativa de parâmetros. Ou...
Queria entender melhor o teste exato de Fisher, então inventei o seguinte exemplo de brinquedo, em que f e m correspondem a homens e mulheres e n e y correspondem a "consumo de refrigerante" como este: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, isso é uma simplificação drástica, mas eu não...
Isso está próximo de uma questão filosófica, mas estou interessado em saber como outras pessoas com mais experiência pensam sobre seleção de distribuição. Em alguns casos, parece claro que a teoria pode funcionar melhor (os comprimentos da cauda dos ratos provavelmente são normalmente...
Primeiro de tudo: eu sei, não há um número geral de tamanho de amostra necessário para treinar uma rede neural. Depende de muitos fatores, como complexidade da tarefa, ruído nos dados e assim por diante. E quanto mais amostras de treinamento eu tiver, melhor será minha rede. Mas eu estava...
Eu recebi essa tarefa e fiquei perplexo. Um colega me pediu para estimar a e x l o w e r do quadro a seguir:xupperxupperx_{upper}xlowerxlowerx_{lower} A curva é na verdade uma distribuição cumulativa ex é algum tipo de medida. Ele está interessado em saber quais são os valores correspondentes em...
Tenho uma distribuição de valores obviamente bimodal, que procuro ajustar. Os dados podem ser ajustados bem com 2 funções normais (bimodal) ou com 3 funções normais. Além disso, há uma razão física plausível para ajustar os dados com 3. Quanto mais parâmetros forem introduzidos, mais perfeito será...
Esta publicação no KDnuggets citando a publicação de John Langford afirma que a entropia e as informações mútuas quando usadas como medidas de erro podem levar ao sobreajuste. Você poderia entrar em mais detalhes sobre
Gostaria de estimar a incerteza ou a confiabilidade de uma curva ajustada. Intencionalmente, não cito uma quantidade matemática precisa que estou procurando, pois não sei o que é. Aqui (energia) é a variável dependente (resposta) e (volume) é a variável independente. Gostaria de encontrar a curva...
Eu quero comparar dados que proporções entre três grupos diferentes, por exemplo: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Seguindo Wharton e Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ), pensei em ver se esses dados seriam melhor tratados usando um logit transformado. Quando olho...
Atravesse a postar minha pergunta de mathoverflow para encontrar algumas estatísticas ajuda específica. Estou estudando um processo físico que gera dados que se projetam bem em duas dimensões com valores não negativos. Cada processo possui uma faixa (projetada) de pontos - - veja a imagem...
Existem muitas referências na literatura estatística a " dados funcionais " (isto é, dados que são curvas) e, paralelamente, a " dados de alta dimensão " (isto é, quando os dados são vetores de alta dimensão). Minha pergunta é sobre a diferença entre os dois tipos de dados. Ao falar sobre...
Basicamente, quero converter medidas de similaridade em pesos que são usados como preditores. As semelhanças estarão em [0,1], e restringirei os pesos para também estar em [0,1]. Gostaria de uma função paramétrica que faça esse mapeamento que provavelmente otimizarei usando a descida de...
Eu li alguma literatura que florestas aleatórias não podem se superestimar. Embora isso pareça ótimo, parece bom demais para ser verdade. É possível que os rfs se ajustem
Tanto quanto eu vi, as opiniões tendem a diferir sobre isso. As melhores práticas certamente ditariam a validação cruzada (especialmente se comparar RFs com outros algoritmos no mesmo conjunto de dados). Por outro lado, a fonte original afirma que o fato de o erro OOB ser calculado durante o...
Entendo que podemos empregar regularização em um problema de regressão de mínimos quadrados como w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2...
Se houver, entre ajustar uma linha a vários "experimentos" separados e calcular a média dos ajustes, ou calcular a média dos dados das experiências separadas e ajustar os dados médios. Deixe-me elaborar: Realizo simulações em computador que geram uma curva, mostradas abaixo. Nós extraímos uma...
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...