Según tengo entendido, el bosque aleatorio elige aleatoriamente variables variables para construir cada árbol de decisión. Entonces, si mtry = ncol / 3, cada variable se usará en promedio en 1/3 de los árboles. Y 2/3 de los árboles no los usarán. Pero, ¿y si sé que una sola variable es...
Podemos escribir el teorema de Bayes como p(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} donde es la posterior, es la distribución condicional y es la anterior.f ( X | θ ) p ( θ...
El AIC se define como , donde θ es el estimador de máxima verosimilitud y p es la dimensión del espacio de parámetros. Para la estimación de θUn yoC= - 2 log( L ( θ^) ) + 2 pUNyoC=-2Iniciar sesión(L(θ^))+2pagAIC=-2 \log(L(\hat\theta))+2pθ^θ^\hat\thetapagpagpθθ\theta, generalmente se descuida el...
Para un conjunto dado de datos, la dispersión a menudo se calcula como la desviación estándar o como el IQR (rango intercuartil). Mientras que a standard deviationestá normalizado (puntajes z, etc.) y, por lo tanto, puede usarse para comparar la propagación de dos poblaciones diferentes, este no...
Tengo datos con un número mínimo de características que no cambian, y algunas características adicionales que pueden cambiar y tener un gran impacto en el resultado. Mi conjunto de datos se ve así: Las características son A, B, C (siempre presente) y D, E, F, G, H (a veces presente) A = 10, B =...
Usé stl () en R para descomponer los datos de conteo en componentes de tendencia, estacionales e irregulares. Los valores de tendencia resultantes ya no son enteros. Tengo las siguientes preguntas: ¿Es stl () una forma adecuada de desestacionalizar los datos de conteo? Dado que la tendencia...
Cuando ejecuto PCA en un determinado conjunto de datos, ¿la solución me es única? Es decir, obtengo un conjunto de coordenadas 2D, basadas en distancias entre puntos. ¿Es posible encontrar al menos una disposición más de los puntos que cumplirían con estas restricciones? Si la respuesta es sí,...
En una regresión logística solo con términos lineales y cuadráticos, si tengo un coeficiente lineal y un coeficiente cuadrático , ¿puedo decir que hay un punto de inflexión de la probabilidad en ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 /...
Esta pregunta está estrechamente relacionada con esta publicación. Supongamos que tengo una variable aleatoria , y defino Y = \ log (X) . Me gustaría encontrar la función de densidad de probabilidad de Y .X∼Gamma(k,θ)X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)YY=log(X)Y=log(X)Y =...
Estoy tratando de hacer una regresión logit ordenada. Estoy ejecutando el modelo así (solo un pequeño modelo tonto que estima el número de empresas en un mercado a partir de medidas de ingresos y población). Mi pregunta es sobre predicciones. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess =...
Estoy tratando de obtener una intuición de por qué aumentar el número de funciones podría reducir el rendimiento. Actualmente estoy usando un clasificador LDA que funciona mejor de manera bivariante entre ciertas funciones, pero peor al mirar más funciones. Mi precisión de clasificación se realiza...
Acabo de encontrar este gran análisis que es interesante y hermoso visualmente: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html Tengo curiosidad por saber cómo se puede construir un "árbol de ruta" con R. ¿Qué datos y algoritmos se necesitan para construir...
¿Tengo problemas para entender estadísticas suficientes y completas? Sea una estadística suficiente.T= Σ xyoT=ΣxiT=\Sigma x_i Si con probabilidad 1, para alguna función g , entonces es una estadística completa suficiente.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Pero ¿qué significa esto? He visto ejemplos...
Tengo un pequeño problema con la sintaxis de Stata. Necesito hacer la siguiente regresión: y= a x + b z+ c ( x z) + ey=ax+bz+c(xz)+ey = ax + bz + c(xz) + e donde tanto como z están instrumentados y también el término de interacción x z utiliza los valores instrumentados de x y z .Xxxzzzx...
Quiero comparar dos métodos diferentes para detectar el cambio de estado en un análisis de supervivencia. Se sigue a un grupo de sujetos durante un período más largo (muchos años), y se han utilizado dos métodos de examen para examinar si se ha producido un cambio de estado; Se utilizó un método...
Estoy trabajando en un problema clásico de predicción de abandono utilizando la cantidad de visitas de un usuario determinado a un sitio y pensé que la Regresión de Poisson era la herramienta adecuada para modelar el compromiso futuro de ese usuario. Cuando me encontré con un libro sobre análisis...
¿Alguien puede explicar por qué usamos Log Linear Models en términos muy simples? Vengo de experiencia en ingeniería, y esto realmente está resultando ser un tema difícil para mí, estadísticas que es. Estaré agradecido por una
Soy nuevo en kernels y he encontrado un inconveniente al intentar kernelise kNN. Preliminares Estoy usando un polinomio núcleo: K( X , y ) = ( 1 + ⟨ x , y ⟩ )reK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d Su kNN euclidiano típico utiliza la...
Tengo un conjunto de datos que está aumentando claramente a medida que pasa el tiempo (tipo de cambio de una moneda, datos mensuales durante 20 años), mi pregunta es: ¿puedo eliminar la tendencia de los datos y luego diferenciarlos también para hacerlos estacionarios, si la tendencia en sí misma no...
La correlación, , es una medida de asociación lineal entre dos variables. El coeficiente de determinación, , es una medida de cuánto de la variabilidad en una variable puede "explicarse por" la variación en la otra.r 2rrrr2r2r^2 Por ejemplo, si es la correlación entre dos variables, entonces . Por...