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Model 與 beta 系列的 glmmTMB 對象的比較

[英]Model comparison for glmmTMB objects with beta family

我們正在使用 glmmTMB package 執行 beta 混合效應回歸分析，如下所示： 接下來，我們要運行 model 比較——類似於用於“lm”對象的“step”function。 到目前為止，我們從 MuMIn package 中找到了 function 'dredge'，它根據標准（例如 ...

比較混合模型：奇異適合隨機效應組，但僅在某些模型中。 我應該從所有模型中刪除 RE 組還是僅從其中刪除？

[英]Comparing mixed models: singular fit for random effect group but only in some models. Should I drop RE group from all models or just where singular?

我正在使用lmer lme4 中的 lmer lme4擬合多個混合模型，每個模型都具有相同的固定效應和隨機效應，但響應變量不同。 這些模型的目的是確定環境條件如何影響特定樹種的不同果實和種子性狀。 我想知道哪些特征對哪些環境變量反應最強烈，以及每個 model 總體上捕獲每個特征的變異的程度。 數 ...

Dredge (MuMln) 中的子集化——避免三向交互

[英]Subsetting in Dredge (MuMln)- avoiding a three way interaction

我有一個 model 有幾個主要效果和幾個交互。 我想避免任何只包含 3 個交互項的模型。 所以基本上所有的主效應和主效應的變化都有各種相互作用，但不是只有相互作用。 我之前曾使用“表達式”對二次方程進行子集化，它總是有效，但由於某種原因，我無法弄清楚相互作用。 任何幫助，將不勝感激。 ...

是否適合比較 gamm (mgcv) 模型以獲得交互效果以及如何做到這一點？

[英]Is it appropriate to compare gamm (mgcv) models to get an interaction effect and how to do it?

我想知道隨着時間的推移（我的意思是年齡，而不是波浪）的體積發展是否在群體之間有所不同。 我也有一些協變量。 A做了一個模擬數據集： 我想出了以下 model： 這導致以下 output 我希望我可以用我的 s(age,by=group) 術語來解釋群體之間的發展差異，但是它為我提供了每個群體的平 ...

如何比較兩種深度學習模型的性能？

[英]How to compare two deep learning models performance?

我是深度學習的新手，所以如果這個問題沒有意義，請糾正我。 在傳統的機器學習中，我知道如何比較模型並根據我選擇的指標選擇最佳模型之一。 但是，在深度學習中，每個 model 都是用不同的層構建的，那么我如何控制變量來確定哪個 model 是最好的呢？ 或者通常人們不會這樣比較？ 例如我有一個序列數據 ...

R 中有沒有辦法從 cv.glmnet 確定 AIC？

[英]Is there a way in R to determine AIC from cv.glmnet?

我在 R 中使用glmnet package，而不是（！） caret package 用於我的二進制 ElasticNet 回歸。 我已經到了想比較模型的地步（例如，lambda 設置為lambda.1se或lambda.min ，以及k-fold為 set 或 5fold 的模型） 但是，我還 ...

最佳 function 比較插入符號 model 對象

[英]Best function to compare caret model objects

我有許多使用相同數據和調整參數的插入符號 model 對象。 對於健全性檢查，我想看看每種方法是否給我相同的 model object。 （這是運行並行處理並確保我的模型相同的更廣泛計划的一部分。） 例如，在下面，我訓練了 2 個不同的模型並想進行比較。 當我比較插入符號對象時，它返回 FALSE ...

鼠標的 pool.compare 為 lmerTest 模型提供“錯誤：類調用對象沒有瀏覽方法”

[英]mice's pool.compare gives "Error: No glance method for objects of class call" for lmerTest models

我正在嘗試比較使用多重插補構建的兩個模型。 當我嘗試比較模型時，mice 的 pool.compare() 給出的錯誤是錯誤：類調用的對象沒有概覽方法或錯誤：'fit1' 和 'fit0' 的插補數不相等，即使我正在使用相同的估算數據集。 這是一個可重現的示例： ...

使用R中的anova（）進行模型比較時出現錯誤消息

[英]Error message in model comparison using anova() in R

我想比較下面的兩個模型 但是，我收到一條錯誤消息： 錯誤：參數'data'必須是數據框 當我定義數據時，我收到另一條錯誤消息： .subset2（x，i）出錯：遞歸索引在級別2失敗 我試着看一下這些模型並展示（不確定我是否正在查看正確的模型，但是）： ...

突出顯示R中最佳擬合模型的預測線

[英]Highlight the prediction line of the best fitting model in R?

我已經為相同的數據擬合了一些模型。 並在一個圖中繪制了所有模型的預測線。 現在，我要突出顯示（粗線，粗線）具有最低AIC的模型的預測線。 似乎找不到關於此的資源，因此我有些困惑。 UPDATE 這是我使用的模型的完整列表 ...

從多元回歸模型中提取 AIC

[英]Extracting AIC from multiple regression models

我在 R 中有一些二元邏輯回歸模型（超過 100 個）。 我想以這種格式列出所有單獨的回歸模型及其 AIC、零偏差、殘差等 是否有可能有一個代碼可以為我實現這一目標，避免手動工作 謝謝 ...

與RMSE的模型比較

[英]Model comparison with RMSE

我是數據科學的新人，想尋求模型選擇方面的幫助。 我建立了8個模型來預測薪資與年薪，職位名稱和位置。 然后，我嘗試通過RMSE比較8個模型。 但是最后，我不確定應該選擇哪種型號。 （在我看來，我更喜歡使用模型8，因為經過隨機森林測試后，結果要比回歸更好，然后我使用所有數據集制作了最終版 ...

當模型select = TRUE時如何查看所有gam模型的性能

[英]How to see the performance of all gam models when model select=TRUE

我通過選擇變量來運行游戲。 但是我想評估所有變量組合的輸出，而不僅是為了比較的最佳模型。 我在R中使用mgcv軟件包，是否有一些命令用於模型評估（在我開始編碼許多循環之前...）。 例： 如果使用summary（b），則只能看到最佳模型的結果。 ...

使用插入符號訓練多個模型時，使用相同的trainControl對象進行交叉驗證是否可以進行精確的模型比較？

[英]Does using the same trainControl object for cross-validation when training multiple models with caret allow for accurate model comparison?

我最近一直在研究R包的caret ，並且對訓練過程中模型的可重復性和比較存在疑問，但我還無法確定。 我的意圖是，每個train調用，以及每個生成的模型，都使用相同的交叉驗證拆分，以便交叉驗證的初始存儲結果與構建期間計算出的模型的樣本外估計值具有可比性。 我見過的一種方法是，您可以像這 ...

MuMIn::dredge()。 僅排除包含主效應的模型，僅保留具有交互作用的模型

[英]MuMIn::dredge(). Exclude models only including main effect, keep only models with interactions

是否可以為子集化（排除）所有僅包括例如 A 的主要影響的潛在模型做出一般邏輯陳述？ y ~ A + B + C + A:C + A:B 對於包括 A 的模型，只包括那些 A 是交互一部分的模型（因為關系 y~A 本身沒有意義）。 ...

R結構中斷點時間序列模型的模型比較

[英]Model comparison for breakpoint time series model in R strucchange

我想測試時間序列是否包含結構變化。 使用這個模擬示例創建一個系列，在 30 和 80 次觀察后有兩次休息。 我使用strucchange R 包來確定斷點的數量（如果有的話）並對這些進行建模： ...並將具有 2 個結構變化點的擬合模型放在原始時間序列之上： 我感興趣的是：如何測試具 ...

為什么在選擇模型之前不進行模型調整？

[英]Why isn't model tuning done before model selection?

我在很多文章和書籍中觀察到，模型選擇是在模型調優之前完成的。 模型選擇通常使用某種形式的交叉驗證來完成，例如 k-fold，其中計算多個模型的指標並選擇最好的一個。 然后調整所選模型以獲得最佳超參數。 但我的問題是，未選擇的模型在使用正確的超參數時可能會表現得更好。 那么為什么不是我們感興趣 ...

在Midasr軟件包中使用不受限制的模型進行模型選擇

[英]model selection with unrestricted model in midasr package

我有一個每月時間序列和兩個每周時間序列，我想通過R中的midasr包使用MIDAS回歸。此外，我使用的是無限制模型，其中每月變量有六個滯后，每個每周變量有一個滯后包括以下內容： 由於許多滯后都是微不足道的，因此我想在下一步中進行模型選擇。 軟件包作者提供的《用戶指南》的代碼演示很好地介 ...

編寫WAIC的對數似然度（邏輯層次stan模型）

[英]Writing log likelihood for WAIC (logistic hierarchal stan model)

我正在創建一個新模型，並且希望將其與使用WAIC的另一個模型進行比較。 我了解我需要編寫一個生成的數量塊。 但是，我正在努力轉換beta的logumexp。 我將不勝感激任何線索/幫助。 我的模型塊如下所示： ...


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