Séance de cours

Méthodes de sélection des modèles en biostatistiques

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Dans cours (2)

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MATH-493: Applied biostatistics

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Description

Cette séance de cours couvre diverses méthodes de sélection de modèles en biostatistiques, y compris les tests séquentiels, l'élimination en arrière, la sélection en avant, la sélection par étapes et l'utilisation de l'AIC et du R2 ajusté. L'instructeur explique comment choisir le meilleur modèle parmi plusieurs candidats et l'importance de commencer par un modèle judicieux guidé par les connaissances biologiques.

Enseignant·e

Darlene Goldstein

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Analyse des données: Régression (statistiques)

Concepts associés (32)

Model selection

Model selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.

Stepwise regression

In statistics, stepwise regression is a method of fitting regression models in which the choice of predictive variables is carried out by an automatic procedure. In each step, a variable is considered for addition to or subtraction from the set of explanatory variables based on some prespecified criterion. Usually, this takes the form of a forward, backward, or combined sequence of F-tests or t-tests.

Coefficient de détermination

vignette|Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R ou r, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure , la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.

Sélection de caractéristique

La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage

Multicollinearity

In statistics, multicollinearity (also collinearity) is a phenomenon in which one predictor variable in a multiple regression model can be linearly predicted from the others with a substantial degree of accuracy. In this situation, the coefficient estimates of the multiple regression may change erratically in response to small changes in the model or the data. Multicollinearity does not reduce the predictive power or reliability of the model as a whole, at least within the sample data set; it only affects calculations regarding individual predictors.

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Séances de cours associées (64)

Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp

Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.

Analyse bivariée des données : corrélation et régression

Explore l'analyse de données bivariées, la corrélation et les techniques de régression pour l'évaluation des modèles.

Analyse de régression: Sélection du modèle et outils de diagnostic

Explore les outils d'analyse de régression, la sélection des modèles, les points influents, les valeurs aberrantes et les graphiques de diagnostic.

Paradoxe bus rouge/bus bleu

Explore le paradoxe du bus rouge/bus bleu, les modèles de logit imbriqués et les modèles multivariés d'extrême valeur dans le transport.

Construction du modèle: Régression linéaire

Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.

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Concepts associés (32)

Model selection

Stepwise regression

Coefficient de détermination

Sélection de caractéristique

Multicollinearity

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