Essa tag descreve o processo de criação de um modelo estatístico ou de aprendizado de máquina. Sempre adicione uma tag mais específica.
O AIC e o BIC são os dois métodos de avaliação do ajuste do modelo penalizados pelo número de parâmetros estimados. Pelo que entendi, o BIC penaliza mais os modelos por parâmetros livres do que o AIC. Além de uma preferência baseada no rigor dos critérios, existem outros motivos para preferir a AIC...
Imagine um cenário padrão de aprendizado de máquina: Você é confrontado com um grande conjunto de dados multivariado e tem uma compreensão bastante embaçada dele. O que você precisa fazer é fazer previsões sobre alguma variável com base no que você tem. Como de costume, você limpa os dados,...
É sempre válido incluir uma interação bidirecional em um modelo sem incluir os efeitos principais? E se sua hipótese for apenas sobre a interação, você ainda precisa incluir os principais
Gosto do livro de G van Belle sobre Regras de Estatística , e em menor grau Erros Comuns em Estatística (e Como Evitá-las) de Phillip I Good e James W. Hardin. Eles abordam as armadilhas comuns na interpretação dos resultados de estudos experimentais e observacionais e fornecem recomendações...
Eu estou querendo saber qual é o valor em pegar uma variável preditora contínua e dividi-la (por exemplo, em quintis), antes de usá-la em um modelo. Parece-me que, ao separar a variável, perdemos informações. É só assim que podemos modelar efeitos não lineares? Se mantivéssemos a variável...
"Essencialmente, todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis." --- Box, George EP; Norman R. Draper (1987). Superfícies empíricas de construção de modelos e resposta, p. 424, Wiley. ISBN 0471810339. Qual é exatamente o significado da frase acima?
O videoclipe do PSY "Gangnam style" é popular, depois de pouco mais de 2 meses, tem cerca de 540 milhões de espectadores. Aprendi isso com meus filhos pré-adolescentes no jantar da semana passada e logo a discussão foi na direção de se era possível fazer algum tipo de previsão de quantos...
Pergunta: Quero ter certeza de alguma coisa, o uso da validação cruzada k-fold com séries temporais é direto ou é necessário prestar atenção especial antes de usá-lo? Antecedentes: estou modelando uma série temporal de 6 anos (com cadeia semi-markov), com uma amostra de dados a cada 5 minutos....
Edições: adicionei um exemplo simples: inferência da média do . Também esclareci um pouco porque os intervalos credíveis que não correspondem aos intervalos de confiança são ruins.XiXiX_i Eu, um bayesiano bastante devoto, estou no meio de uma espécie de crise de fé. Meu problema é o seguinte....
Na verdade, estou revisando um manuscrito em que os autores comparam os modelos de regressão de 5-6 logit com a AIC. No entanto, alguns dos modelos têm termos de interação sem incluir os termos covariáveis individuais. Faz algum sentido fazer isso? Por exemplo (não específico para modelos de...
Esta pergunta foi feita no CV há alguns anos atrás, parece que vale a pena repensar à luz de 1) ordem de magnitude melhor tecnologia computacional (por exemplo, computação paralela, HPC etc) e 2) técnicas mais recentes, por exemplo [3]. Primeiro, algum contexto. Vamos supor que o objetivo não seja...
Eu produzi modelos aditivos generalizados para o desmatamento. Para explicar a autocorrelação espacial, incluímos latitude e longitude como um termo de interação suavizado (ou seja, s (x, y)). Baseei isso na leitura de muitos artigos em que os autores dizem 'para explicar a autocorrelação...
O que se quer dizer quando dizemos que temos um modelo
Em que circunstâncias você deseja ou não deseja dimensionar ou padronizar uma variável antes do ajuste do modelo? E quais são as vantagens / desvantagens de escalar uma
De Theory of Statistics, de Mark J. Schervish (página 12): Embora o teorema de representação de DeFinetti 1.49 seja central para motivar modelos paramétricos, ele não é realmente usado em sua implementação. Como o teorema é central para os modelos
Resumindo , quanto mais aprendo sobre estatística, menos confio em artigos publicados em meu campo; Simplesmente acredito que os pesquisadores não estão fazendo suas estatísticas suficientemente bem. Sou leigo, por assim dizer. Sou formado em biologia, mas não tenho educação formal em...
Como um modelo de regressão pode ser útil se você não conhece a função para a qual está tentando obter os parâmetros? Vi uma pesquisa que dizia que as mães que amamentavam seus filhos eram menos propensas a sofrer de diabetes mais tarde na vida. A pesquisa foi realizada a partir de uma pesquisa...
Esta pergunta vem à mente há mais de um mês. A edição de fevereiro de 2015 da Amstat News contém um artigo do professor Mark van der Laan, de Berkeley, que censura as pessoas por usarem modelos inexatos. Ele afirma que, usando modelos, a estatística é então uma arte e não uma ciência. Segundo ele,...
Fiquei me perguntando se existe um modelo estatístico de "folha de dicas" que lista qualquer uma ou mais informações: quando usar o modelo quando não usar o modelo entradas necessárias e opcionais resultados esperados o modelo foi testado em diferentes áreas (política, bio, engenharia,...
Eu estava tentando ajustar meus dados em vários modelos e descobri que a fitdistrfunção da biblioteca MASSde Rme dá Negative Binomialo melhor ajuste. Agora, na página da wiki , a definição é dada como: A distribuição NegBin (r, p) descreve a probabilidade de k falhas er sucessos em ensaios k + r...