Est-ce que les statistiques sont mathématiques ou non? Étant donné que ce sont tous des chiffres, principalement enseignés par les départements de mathématiques et que vous obtenez des crédits en mathématiques, je me demande si les gens ne le pensent pas à moitié en plaisantant quand ils le disent,...
La refonte d'un modèle de régression linéaire multivariée en régression linéaire multiple est-elle entièrement équivalente? Je ne parle pas simplement en cours d' exécution régressions distinctes.ttt J'ai lu ceci à quelques endroits (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Et Multivariate Old...
Contexte: je fais une présentation à des collègues de travail sur le test d'hypothèse, et je comprends la plupart du temps, mais il y a un aspect que je me noue en essayant de comprendre et d'expliquer aux autres. C'est ce que je pense savoir (veuillez corriger en cas d'erreur!) Statistiques qui...
Pour ce modèle univarié de régression linéaire yje= β0+ β1Xje+ ϵjeyje=β0+β1Xje+ϵjey_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_i données ensemble donné D = { ( x1, y1) , . . . , ( xn, yn) }ré={(X1,y1),...,(Xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} , les estimations des coefficients sont β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x...
Avec toutes les discussions et le battage médiatique sur l'apprentissage profond ces jours-ci, j'ai lu des trucs élémentaires à ce sujet. Je viens de découvrir que ce n'est qu'une autre méthode d'apprentissage automatique pour apprendre des modèles à partir de données. Mais ma question est: d'où...
Inspiré par des " exemples concrets de distributions communes ", je me demande quels exemples pédagogiques les gens utilisent pour démontrer une asymétrie négative? Il existe de nombreux exemples "canoniques" de distributions symétriques ou normales utilisées dans l'enseignement - même si celles...
Considérons des observations censurées à droite, avec des événements aux moments t1, t2, …t1,t2,…t_1, t_2, \dots . Le nombre d'individus sensibles au temps est , et le nombre d'événements au moment est .n i i d ijejeinjenjen_ijejeiréjeréjed_i L'estimateur de Kaplan-Meier ou produit apparaît...
La régression pénalisée L1 (alias lasso) est présentée en deux formulations. Soit les deux fonctions objectives Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1.Q1=12||Y−Xβ||22Q2=12||Y−Xβ||22+λ||β||1. Q_1 = \frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 \\ Q_2 =\frac{1}{2}||Y - X\beta||_2^2 + \lambda ||\beta||_1. Alors les...
J'ai du mal à comprendre la dérivation de l'erreur de prédiction attendue ci-dessous (ESL), en particulier sur la dérivation de 2.11 et 2.12 (conditionnement, le pas vers le minimum point par point). Tous les pointeurs ou liens très appréciés. Ci-dessous, je rapporte l'extrait de ESL pg. 18. Les...
J'essaie d'adapter une spline pour un GLM à l'aide de R. Une fois que j'ai ajusté la spline, je veux pouvoir prendre mon modèle résultant et créer un fichier de modélisation dans un classeur Excel. Par exemple, supposons que j'ai un ensemble de données où y est une fonction aléatoire de x et la...
Je suis confus sur la façon de partitionner les données pour la validation croisée k-fold de l'apprentissage d'ensemble. En supposant que j'ai un cadre d'apprentissage d'ensemble pour la classification. Ma première couche contient les modèles de classification, par exemple svm, les arbres de...
J'ai un ensemble de données composé de 5 fonctionnalités: A, B, C, D, E. Ce sont toutes des valeurs numériques. Au lieu de faire un clustering basé sur la densité, ce que je veux faire, c'est grouper les données d'une manière d'arbre de décision. L'approche que je veux dire est quelque chose comme...
Je viens de faire quelques lectures sur l'échantillonnage de Gibbs et l'algorithme de Metropolis Hastings et j'ai quelques questions. Si je comprends bien, dans le cas de l'échantillonnage de Gibbs, si nous avons un problème multivarié important, nous échantillonnons à partir de la distribution...
Soit un modèle de régression linéaire obtenu par la fonction R lm voudrait savoir s'il est possible de l'obtenir par la commande Mean Squared Error. J'ai eu la sortie SUIVANTE d'un exemple > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age,...
Dans R, quand j'ai un (généralisé) modèle linéaire ( lm, glm, gls, glmm, ...), comment tester le coefficient (pente de régression) contre toute autre valeur que 0? Dans le résumé du modèle, les résultats du test t du coefficient sont automatiquement rapportés, mais uniquement pour comparaison avec...
Si est un vecteur aléatoire et est une matrice fixe, quelqu'un pourrait-il expliquer pourquoiZZ\mathbf {Z}UNEUNEAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤.cov[UNEZ]=UNEcov[Z]UNE⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
Je réfléchis, implémente et utilise le paradigme ELM (Extreme Learning Machine) depuis plus d'un an maintenant, et plus je le fais, plus je doute que ce soit vraiment une bonne chose. Mon opinion, cependant, semble être en contraste avec la communauté scientifique où - lors de l'utilisation de...
Je sais comment calculer mathématiquement PCA et SVD, et je sais que les deux peuvent être appliqués à la régression linéaire des moindres carrés. Le principal avantage de SVD semble mathématiquement être qu'il peut être appliqué à des matrices non carrées. Les deux se concentrent sur la...
Je souhaite mieux comprendre la méthode delta pour l'approximation des erreurs-types des effets marginaux moyens d'un modèle de régression qui inclut un terme d'interaction. J'ai examiné des questions connexes sous la méthode delta, mais aucune n'a fourni exactement ce que je cherchais. Considérez...
Je comprends que la différence entre eux est liée au fait que la variable de regroupement dans le modèle est estimée comme un effet fixe ou aléatoire, mais je ne comprends pas pourquoi elles ne sont pas les mêmes (si elles ne sont pas les mêmes). Je suis particulièrement intéressé par la façon dont...