Eu tenho uma pergunta que acho que será bastante básica para muitos usuários. Estou usando modelos de regressão linear para (i) investigar a relação de várias variáveis explicativas e minha variável de resposta e (ii) prever minha variável de resposta usando as variáveis explicativas. Uma...
Como alguém deve decidir entre usar um modelo de regressão linear ou modelo de regressão não linear? Meu objetivo é prever Y. No caso de um conjunto de dados e simples, eu poderia facilmente decidir qual modelo de regressão deveria ser usado plotando um gráfico de dispersão.xxxyyy No caso de...
Estou confuso sobre como avaliar a distribuição preditiva posterior da regressão linear bayesiana, além do caso básico descrito aqui na página 3 e copiado abaixo. p ( y~| y) = ∫p ( y~∣ β, σ2) p ( β, σ2| y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int p(\tilde y \mid \beta, \sigma^2)...
A seguir, um nomograma criado a partir do conjunto de dados mtcars com o pacote rms para a fórmula: mpg ~ wt + am + qsec O modelo em si parece bom com R2 de 0,85 e P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood...
Estou executando uma análise sobre a probabilidade de inadimplência de empréstimos usando regressão logística e florestas aleatórias. Quando uso regressão logística, a previsão é sempre '1' (o que significa bom empréstimo). Eu nunca vi isso antes e não sei por onde começar em termos de tentar...
Tenho perguntas inspiradas no recente escândalo de recrutamento na Amazônia, onde foram acusadas de discriminação contra mulheres em seu processo de recrutamento. Mais informações aqui : Os especialistas em aprendizado de máquina da Amazon.com descobriram um grande problema: seu novo mecanismo...
Estou tentando criar um modelo de previsão com SVMs em dados bastante desequilibrados. Meus rótulos / saída têm três classes: positivo, neutro e negativo. Eu diria que o exemplo positivo representa cerca de 10 a 20% dos meus dados, neutro cerca de 50 a 60% e negativo cerca de 30 a 40%. Estou...
Para a tarefa de modelagem de rotatividade, eu estava considerando: Computar k clusters para os dados Crie k modelos para cada cluster individualmente. A justificativa para isso é que não há nada a provar, que a população de assinantes é homogênea; portanto, é razoável supor que o processo de...
Então, eu tenho lido alguns livros (ou partes deles) sobre modelagem ("Estratégias de modelagem de regressão" de F. Harrell, entre outros), já que minha situação atual é que preciso fazer um modelo logístico baseado em dados de resposta binária. Eu tenho dados contínuos, categóricos e binários...
Atualmente, estou trabalhando em uma tarefa de previsão de demanda, com dados de dezenas de milhares de produtos em algumas milhares de lojas. Mais especificamente, tenho alguns anos de dados diários de vendas por produto em cada loja, e meu objetivo é prever as vendas futuras de cada item em cada...
Estou trabalhando no desenvolvimento de um modelo para prever as vendas totais de um produto. Eu tenho cerca de um ano e meio de dados de reservas, para poder fazer uma análise de séries temporais padrão. No entanto, também tenho muitos dados sobre cada 'oportunidade' (venda potencial) que foi...
Pergunta : A configuração abaixo é uma implementação sensata de um modelo Hidden Markov? Eu tenho um conjunto de dados de 108,000observações (realizadas ao longo de 100 dias) e aproximadamente 2000eventos ao longo de todo o período de observação. Os dados se parecem com a figura abaixo, onde a...
Eu tenho muitas imagens de varredura de satélite disponíveis em diferentes sensores. Destes, os mais grossos têm uma resolução temporal muito abundante. Os rasters de média resolução tendem a ter menos datas de aquisição, mas ainda existe algum grau de informação disponível. As de resolução mais...
Meu entendimento é que mesmo a regressão não causa causalidade. Só pode dar associação entre as variáveis y ex variáveis e possivelmente uma direção. Estou correcto? Muitas vezes encontrei frases semelhantes a "x prediz y", mesmo na maioria dos livros didáticos e em várias páginas de cursos...
um amigo meu me pediu para ajudá-lo na modelagem preditiva do tráfego de carros em uma garagem de tamanho médio. A garagem tem dias agitados e fáceis, horário de pico e horário de funcionamento (está aberta durante 12 horas durante a semana e 8 horas nos finais de semana). O objetivo é prever...
Estou tentando usar o randomSurvivalForestpacote Rpara prever o próximo evento em uma série de eventos (usando res <- predict(fit,v)), mas tudo o que recebo é um total de% de sobreviventes e, em seguida, o risco cumulativo para cada indivíduo no res$ensemble. Posso usar isso para prever / gerar...
Portanto, estou tentando entender melhor os gráficos de Aumento e Ganho, conforme se aplica ao modelo de rotatividade de funcionários (ou seja, CHAID usado no SPSS Modeler). Para meus dados, isso significa prever o número de pessoas que voluntariamente deixam a empresa. Eu revi as referências...
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...
Eu tenho duas perguntas sobre o uso de floresta aleatória (especificamente randomForest em R) para imputação de valor ausente (no espaço do preditor). 1) Como o algoritmo de imputação funciona - especificamente como e por que o rótulo de classe é necessário para a imputação? é a matriz de...
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz acima, se eu remover os valores de NA, acabarei...