Perguntas com a marcação «smoothing»

Métodos de suavização na análise de dados, como splines ou suavizadores de kernel, também suavizadores de regressão como lowess.

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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...

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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Suavização - quando usá-lo e quando não?

Há um post bastante antigo no blog de William Briggs, que analisa as armadilhas de suavizar dados e transportá-los para análise. O argumento principal é: Se, em um momento de insanidade, você suaviza dados de séries temporais e os utiliza como entrada para outras análises, aumenta drasticamente...

time-series smoothing
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Se larguras variáveis ​​do kernel costumam ser boas para a regressão do kernel, por que geralmente não são boas para a estimativa da densidade do kernel?

Esta questão é motivada por discussões em outros lugares . Núcleos variáveis ​​são frequentemente usados ​​na regressão local. Por exemplo, o loess é amplamente usado e funciona bem como uma regressão mais suave, e é baseado em um kernel de largura variável que se adapta à escassez de dados. Por...

nonparametric smoothing kernel-smoothing loess
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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...

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Como ajustar a suavização no modelo mgcv GAM

Estou tentando descobrir como controlar os parâmetros de suavização em um modelo mgcv: gam. Eu tenho uma variável binomial que estou tentando modelar principalmente como uma função das coordenadas xey em uma grade fixa, além de outras variáveis ​​com influências menores. No passado, eu construí um...

r smoothing mgcv
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Suavizando dados de séries temporais

Estou criando um aplicativo para Android que registra dados do acelerômetro durante o sono, para analisar as tendências do sono e, opcionalmente, acordar o usuário perto do tempo desejado durante o sono leve. Já construí o componente que coleta e armazena dados, além do alarme. Eu ainda preciso...

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