Digamos que tengo una serie temporal de observaciones y calculo una medida de la varianza de esa serie temporal como la desviación estándar (SD) en una ventana móvil de ancho y esa ventana se mueve en pasos de tiempo únicos sobre la serie. Suponga además que , donde es el número de observaciones, y...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . mi serie temporal es obviamente periódica,...
Utilicé el paquete coda effectiveSize()para encontrar el tamaño de muestra efectivo de mi simulación MCMC. El tamaño efectivo de mi muestra es mayor que el tamaño real de la muestra, por ejemplo, 9813.626 mayor que 9501. Me pregunto si eso tiene sentido. Entiendo que el tamaño efectivo de la...
Hice un modelo de regresión logística que incluye un término polinomial de grado 2. Soy consciente de que la regresión logística modela la variable de respuesta como una función no lineal de los predictores. ¿Tiene sentido incluir un término polinómico en la regresión
He estado jugando con la regresión logística con varios algoritmos de optimización por lotes (gradiente conjugado, newton-raphson y varios métodos de cuasinewton). Una cosa que he notado es que a veces, agregar más datos a un modelo puede hacer que la capacitación del modelo tome mucho menos...
¿Conoces a Bradley Efron ? El es un gran hombre. ¿Cómo imaginó o pensó Efron sobre "bootstrap" por primera
Tengo dificultades con las probabilidades . Entiendo el teorema de Bayes p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B, \mathcal{H}) = \frac{p(B|A, \mathcal{H}) p(A|\mathcal{H})}{p(B|\mathcal{H})} que puede deducirse directamente de la solicitud
Viniendo de un fondo de ciencias sociales y epidemiología, mis compañeros de trabajo fueron entrenados en regresión de mínimos cuadrados, regresión logística y análisis de supervivencia. Les gusta ver los intervalos de confianza del 95% y los valores p con los coeficientes de los parámetros, y...
Dejar E(h)E(h)\mathcal{E(h)} una función que dada alguna hipótesis hhh devuelve el error de generalización para ese fijo hhh. Estaba leyendo algunas notas sobre la selección del modelo y el error de generalización y decía: "Si tuviéramos acceso a E(h)E(h)\mathcal{E(h)}, tampoco habría problema...
Soy un poco novato en R y en la selección de funciones, y he probado el paquete Boruta para seleccionar (disminuir) mi número de variables (n = 40). Pensé que este método también tenía en cuenta la posible correlación entre las variables, sin embargo, dos (de las 20 variables seleccionadas) están...
Supongamos que tengo una función como: f <- function(x){ exp(x) / (1 + exp(x)) } se supone que funciona para cualquier valor real de x, pero en realidad devuelve NaN cuando x es 710 o mayor. Me pregunto cuál es la forma correcta de manejar este problema. Me doy cuenta de que es fácil hacer...
El libro de Kevin Murphy discute un problema bayesiano jerárquico clásico (originalmente discutido en Johnson and Albert, 1999, p24): Supongamos que estamos tratando de estimar la tasa de cáncer en ciudades. En cada ciudad, tomamos muestras de una cantidad de individuos y medimos la cantidad de...
Entiendo el modelo AR (p): su entrada es la serie temporal que se está modelando. Estoy completamente atascado cuando leo sobre el modelo MA (q): su aportación es innovación o choque aleatorio, ya que a menudo se formula. El problema es que no puedo imaginar cómo obtener un componente de...
Mis datos consisten en varias mediciones continuas y algunas variables ficticias que representan los años en que se realizaron las mediciones. Ahora, quiero aprender una red neuronal con los datos. Por lo tanto, estoy normalizando zScore todas las variables, incluidas las variables ficticias. Sin...
Esta es una pregunta bastante genérica: suponga que quiero construir un modelo para predecir la próxima observación basada en la anterior. norteNN observaciones (norteNNpuede ser un parámetro para optimizar experimentalmente). Básicamente, tenemos una ventana deslizante de características de...
¿Por qué se calculan las medidas de dispersión en relación con algún punto central? ¿Por qué no serían, por ejemplo, todas las posibles diferencias no repetidas por pares en el conjunto de datos una medida válida de
Esta pregunta ya tiene respuestas aquí : ¿Es mi modelo bueno, basado en el valor de la métrica de diagnóstico ( / AUC / precision / RMSE, etc.)? R2R2R^2 (3 respuestas) Cerrado hace 8 meses . Tengo datos de aprendizaje que consisten en ~ 45k muestras, cada una...
Dado el siguiente marco de datos: df <- data.frame(x1 = c(26, 28, 19, 27, 23, 31, 22, 1, 2, 1, 1, 1), x2 = c(5, 5, 7, 5, 7, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 1), x3 = c(8, 6, 5, 7, 5, 9, 5, 1, 0, 1, 0, 1), x4 = c(8, 5, 3, 8, 1, 3, 4, 0, 0, 1, 0, 0), x5 = c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0), x6 = c(2, 3,...
Entiendo que los coeficientes de una ecuación logística se pueden interpretar como una relación impar. Si se agrega un término de regularización para controlar el sobreajuste, ¿cómo cambia esto la interpretación de los
Utilizo el paquete bnlearn en R para aprender la estructura de mi red bayesiana y sus parámetros. Lo que quiero hacer es "predecir" el valor de un nodo dado el valor de otros nodos como evidencia (obviamente, con la excepción del nodo cuyos valores estamos prediciendo). Tengo variables continuas...