bayescimiolsam » posted to ml-stats
Efendim hayırlara vesile, öğrenciye yardımla olur: http://is.gd/DYVHn3 şurada şöyle bir ifade geçiyor: "the joint marginal contribution to model performance of two explanatory variables increases with their mutual correlation". Bir de bunu "elementary consideration" diye vermişler. Fakat bu bana epey garip geldi. Öyle olunca ufak simulasyona gireyim dedim.
Önce "joint marginal contribution"ın ne olduğunu anlamaya karar verdim. Doğru mu anlamışım diye onu bi yazayım: Bir modele birbiriyle yüksek korelasyonu olan iki değişken daha eklenmesi durumunda, birbiriyle düşük korelasyonu olan iki değişkenin eklenmesine kıyasla, model daha açıklayıcı olacaktır. ‎- bayescimiolsam
Bu anlayışla şöyle bir şey yaptım: http://pastebin.com/fHTbdvgP Null modele kıyaslar gibi düşünelim. Tabii ki korelasyon artınca R-squared düşüyor. Bu zaten çok mantıklı bence, r = 0 olan iki değişkenin ayrı ayrı .1 açıklayıcılığı olsa .2 olur elimizde. r = 1 olan iki değişken olsa 0.1'e kalırız. Fakat bu kadar basit bir şeyi bu makalede kaçırmış olamazlar. Ben neyi yanlış anlıyorum ;_; ‎- bayescimiolsam
Makaleye bakamadim niyeyse "SSRN's Data Integrity System has observed an unusual download pattern either from this computer's IP address or for this paper." ‎- D.
tamamdir indirdim, bugun yarin bakacagim. ‎- D.
Teşekkürler! ‎- bayescimiolsam
bağımsız değişkenlerin bağımlıyla olan korelasyonunu sabit tutup (r kodundaki 0.25) kendi aralarındaki korelasyonu artırınca açıklanan varyansın azalması bence de normal ama makalede kastettikleri o mu emin olamadım. joint marginal contribution'u ben de aşağı yukarı öyle anladım. halihazırda modelde bir değişken seti var. bu modele k tane yeni değişken ekleniyor. joint çünkü 1'den fazlalar. marginal çünkü modeldeki değişken setiyle kıyaslanıyor. cross validated'da yardımcı olabilirler: http://stats.stackexchange.com/ ‎- galadnikov
crossvalidated aklıma geldi. Orada ilgilenen çıkarsa öğrenci-öğretmen işleyişine geri götürecek bir seviye farkı beliriyor ister istemez. Dolayısıyla önce benim de düşünerek olacağım yolları deniyorum ^^ teşekkürler! ‎- bayescimiolsam

2015-2016 Mokum.place