La plupart des algorithmes de clustering et de réduction de dimensionnalité classiques (clustering hiérarchique, analyse des composants principaux, k-means, cartes auto-organisées ...) sont conçus spécifiquement pour les données numériques, et leurs données d'entrée sont considérées comme des...
Je suis tombé sur une remarque sur The Chemical Statistician selon laquelle une médiane d'échantillon pourrait souvent être un choix pour une statistique suffisante mais, outre le cas évident d'une ou deux observations où elle est égale à la moyenne de l'échantillon, je ne peux pas penser à une...
Je voudrais savoir s'il existe un code pour former un réseau neuronal convolutionnel à la classification des séries chronologiques. J'ai vu des articles récents ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) mais je ne sais pas s'il existe quelque chose ou si je dois le coder...
Pourquoi dans "Méthode des moments", nous assimilons les moments de l'échantillon aux moments de la population pour trouver l'estimateur ponctuel? Où est la logique derrière tout
J'utilise la régression quantile pour trouver des prédicteurs du 90e centile de mes données. Je fais cela dans R en utilisant le quantregpackage. Comment puis-je déterminer pour la régression quantile qui indiquera le degré de variabilité expliqué par les variables prédictives?r2r2r^2 Ce que je...
Quelqu'un pourrait-il me conseiller sur la façon d'interpréter les estimations à partir d'une régression logistique en utilisant un lien de cloglog? J'ai installé le modèle suivant dans lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Par...
Je veux voir si je suis sur la bonne voie en analysant mes parcelles ACF et PACF: Contexte: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Comme ACF et PACF affichent des valeurs significatives, je suppose qu'un modèle ARMA répondra à mes besoins L'ACF peut être utilisé pour estimer la partie MA, c'est-à-dire...
Lorsque je trace un histogramme de mes données, il a deux pics: Cela signifie-t-il une distribution multimodale potentielle? J'ai exécuté le dip.testdans R ( library(diptest)), et la sortie est: D = 0.0275, p-value = 0.7913 Je peux conclure que mes données ont une distribution multimodale? LES...
Essentiellement, ma question est que dans les Perceptrons multicouches, les perceptrons sont utilisés avec une fonction d'activation sigmoïde. Alors que dans la règle de mise à jour y est calculée comme suity^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp(−wTxi)\hat{y} =
J'observe un comportement très étrange dans le résultat SVD de données aléatoires, que je peux reproduire à la fois dans Matlab et R. Il ressemble à un problème numérique dans la bibliothèque LAPACK; est-ce? Je tire n=1000n=1000n=1000 échantillons de la gaussienne k=2k=2k=2 dimensionnelle avec une...
Récemment, j'ai parcouru plusieurs articles et ressources en ligne qui mentionnent la causalité de Granger . Une brève navigation dans l'article Wikipédia correspondant m'a laissé l'impression que ce terme fait référence à la causalité dans le contexte des séries chronologiques (ou, plus...
J'ai lu le lemme de Neyman – Pearson dans le livre Introduction to the Theory of Statistics de Mood, Graybill et Boes. Mais je n'ai pas compris le lemme. Quelqu'un peut-il m'expliquer le lemme en termes clairs? Que dit-il? Lemme de Neyman-Pearson: Soit X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n un échantillon...
Il est souvent mentionné que les unités linéaires rectifiées (ReLU) ont remplacé les unités softplus car elles sont linéaires et plus rapides à calculer. Le softplus a-t-il toujours l'avantage d'induire la rareté ou est-ce limité au ReLU? La raison pour laquelle je pose la question est que je...
J'ai un ensemble de données avec trois variables catégorielles et je veux visualiser la relation entre les trois dans un graphique. Des idées? Actuellement, j'utilise les trois graphiques suivants: Chaque graphique correspond à un niveau de dépression de base (léger, modéré, sévère). Ensuite, dans...
Gelman et Hill (2006) écrivent à la p46 que: L'hypothèse de régression qui est généralement la moins importante est que les erreurs sont normalement distribuées. En fait, aux fins de l'estimation de la droite de régression (par rapport à la prévision de points de données individuels), l'hypothèse...
Cette distribution discrète a-t-elle un nom? Pouri ∈ 1 ... Ni∈1...Ni \in 1...N F( i ) = 1N∑Nj = i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Je suis tombé sur cette distribution parmi les éléments suivants: J'ai une liste de éléments classés par une fonction d'utilité. Je souhaite...
Dans de nombreuses applications d'apprentissage automatique, les méthodes dites d'augmentation des données ont permis de construire de meilleurs modèles. Par exemple, supposons un ensemble de formation de images de chats et de chiens. En tournant, en miroir, en ajustant le contraste, etc., il est...
J'essaie de me présenter quand il convient d'utiliser quel type de régression (géométrique, Poisson, binôme négatif) avec les données de comptage, dans le cadre GLM (seules 3 des 8 distributions GLM sont utilisées pour les données de comptage, bien que la plupart de ce que J'ai lu des centres...
J'ai effectué une validation croisée 10 fois sur différents algorithmes de classification binaire, avec le même ensemble de données, et j'ai reçu des résultats moyens à la fois micro et macro. Il convient de mentionner qu'il s'agissait d'un problème de classification multi-étiquettes. Dans mon cas,...
J'essaie d'adapter les modèles linéaires généralisés à certains ensembles de données de comptage qui pourraient ou non être sur-dispersés. Les deux distributions canoniques qui s'appliquent ici sont le binôme de Poisson et négatif (Negbin), avec EV et varianceμμ\mu Vun rP= μVunerP=μVar_P = \mu Vun...