Eu me deparei com um grande corpo de literatura que defende o uso da métrica de Informações de Fisher como uma métrica local natural no espaço de distribuições de probabilidade e, em seguida, a integração sobre ela para definir distâncias e volumes. Mas essas quantidades "integradas" são realmente...
Estou executando um modelo logístico. O conjunto de dados do modelo real tem mais de 100 variáveis, mas estou escolhendo um conjunto de dados de teste no qual existem cerca de 25 variáveis. Antes disso, eu também fiz um conjunto de dados com 8 a 9 variáveis. Me disseram que os valores de AIC e SC...
Pelo que entendi, a seleção de variáveis com base em valores-p (pelo menos no contexto de regressão) é altamente falha. Parece que a seleção de variáveis com base no AIC (ou similar) também é considerada defeituosa por alguns, por razões semelhantes, embora isso pareça um pouco obscuro (por...
Temos dois modelos que usam o mesmo método para calcular a probabilidade do log e o AIC para um é menor que o outro. No entanto, aquele com a AIC mais baixa é muito mais difícil de interpretar. Estamos com problemas para decidir se vale a pena introduzir a dificuldade e julgamos isso usando uma...
Acho que entendo como os fundamentos do bootstrap funcionam, mas não tenho certeza se entendo como posso usar o bootstrap para a seleção de modelos ou para evitar ajustes excessivos. Para a seleção de modelos, por exemplo, você escolheria o modelo que produz o menor erro (talvez variância?) Nas...
A regressão passo a passo havia sido superutilizada em muitos artigos biomédicos no passado, mas isso parece estar melhorando com uma melhor educação de seus muitos problemas. Muitos revisores mais antigos ainda o solicitam. Quais são as circunstâncias em que a regressão gradual tem um papel e deve...
Em resposta a uma pergunta sobre seleção de modelos na presença de multicolinearidade , Frank Harrell sugeriu : Coloque todas as variáveis no modelo, mas não teste o efeito de uma variável ajustada para os efeitos das variáveis concorrentes ... Os testes de chunk de variáveis concorrentes...
Se estavam interessados em encaixe interacções de duas vias entre uma variável de motivos linear e outra variável de motivos que tem uma relação quadrática, com a variável dependente , eu teria que incluem tanto a interacção com o componente quadrático e a interacção com o linear componente no...
Estou fazendo algumas previsões em R usando o pacote de previsões de Rob Hyndman . O documento pertencente à embalagem pode ser encontrado aqui . No artigo, depois de explicar os algoritmos de previsão automática, os autores implementam os algoritmos no mesmo conjunto de dados. No entanto, depois...
Eu tenho um conjunto de valores xxx e yyy que são teoricamente relacionados exponencialmente: y=axby=axby = ax^b Uma maneira de obter os coeficientes é aplicando logaritmos naturais em ambos os lados e ajustando um modelo linear: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <-
Atualmente, estou trabalhando em um problema no qual temos um pequeno conjunto de dados e estamos interessados no efeito causal de um tratamento no resultado. Meu orientador me instruiu a realizar uma regressão univariada em cada preditor com o resultado como resposta e, em seguida, a atribuição...
Entendo que o princípio básico por trás do algoritmo para LLE consiste em três etapas. Localizando a vizinhança de cada ponto de dados por alguma métrica como k-nn. Encontre pesos para cada vizinho que denotem o efeito que o vizinho tem no ponto de dados. Construa a incorporação de baixa dimensão...
Digamos que é uma função linear de x e um dummy d . Minha hipótese é que d em si é como um índice hedonista de um vector de outras variáveis, Z . Eu tenho suporte para isso em um M A N O V A de Z (ou seja, z 1 , z 2 , ..., z n ) em d . Existe alguma maneira de testar a equivalência desses dois...
Atualmente, estou usando a análise de componentes principais para selecionar variáveis a serem usadas na modelagem. No momento, faço as medições A, B e C em meus experimentos - O que realmente quero saber é: Posso fazer menos medições e parar de gravar C e ou B para economizar tempo e esforço?...
Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes...
Desejo usar o Critério de informações de Akaike (AIC) para escolher o número apropriado de fatores a serem extraídos em um PCA. O único problema é que não tenho certeza de como determinar o número de parâmetros. Considere uma matriz , em que representa o número de variáveis e o número de...
O AIC é definido como , em que é o estimador de probabilidade máxima é a dimensão do espaço do parâmetro. Para a estimativa de , geralmente se negligencia o fator constante da densidade. Ou seja, o fator que não depende dos parâmetros, a fim de simplificar a probabilidade. Por outro lado, esse...
Estou pensando em um espaço grande (mas finito) de modelos de complexidade variável, que exploro usando o RJMCMC . O anterior no vetor de parâmetro para cada modelo é bastante informativo. Em que casos (se houver) eu deveria estar preocupado com o paradoxo de Jeffreys-Lindley, favorecendo modelos...
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...