Depuis ma première classe de probabilité, je m'interroge sur les points suivants. Le calcul des probabilités est généralement introduit via le rapport des «événements favorisés» au total des événements possibles. Dans le cas où vous lancez deux dés à 6 faces, le nombre d'événements possibles est de...
Je lis sur MCMC adaptatif (voir par exemple, le chapitre 4 du Handbook of Markov Chain Monte Carlo , éd. Brooks et al., 2011; et aussi Andrieu et Thoms, 2008 ). nnnp ( n )p(n)p(n)limn → ∞p ( n ) = 0limn→∞p(n)=0\lim_{n \rightarrow \infty} p(n) = 0 Ce résultat est (a posteriori) intuitif,...
Soit un espace de probabilité, étant donné une variable aléatoire et une -algebra nous pouvons construire une nouvelle variable aléatoire , qui est l'espérance conditionnelle.( Ω , F , μ ) (Ω,F,μ)(\Omega,\mathscr{F},\mu)ξ : Ω → Rξ:Ω→R\xi:\Omega \to \mathbb{R} σ σ\sigmaG ⊆ FG⊆F\mathscr{G}\subseteq...
Je connais bien les problèmes de sélection pas à pas / avant / arrière dans les modèles de régression. Il existe de nombreux cas de chercheurs dénonçant les méthodes et pointant vers de meilleures alternatives. J'étais curieux de savoir s'il existe des histoires où une analyse statistique existe: a...
J'ai un modèle de réseau neuronal profond et je dois le former sur mon ensemble de données qui comprend environ 100 000 exemples, mes données de validation contiennent environ 1 000 exemples. Parce qu'il faut du temps pour former chaque exemple (environ 0,5 s pour chaque exemple) et afin d'éviter...
Un joueur reçoit un dé à six faces. Pour gagner, elle doit lancer un nombre supérieur à 4 (c'est-à-dire un 5 ou un 6). Si elle obtient un 4, elle doit recommencer. Quelles sont ses chances de gagner? Je pense que la probabilité de gagner , peut être exprimée récursivement comme:P( W)P(W)P(W) P( W)...
Je ne sais pas à quoi appartient cette question: Cross Validated ou The Workplace. Mais ma question est vaguement liée aux statistiques. Cette question (ou je suppose que des questions) a surgi pendant mon travail en tant que "stagiaire en science des données". Je construisais ce modèle de...
Ceci est probablement une question triviale, mais ma recherche a été infructueuse jusqu'à présent, y compris cet article wikipedia , et le « Recueil des distributions » le document . Si a une distribution uniforme, cela signifie-t-il que suit une distribution exponentielle?e XXXXeXeXe^X De même, si...
Nous avons beaucoup de bonnes discussions sur la séparation parfaite dans la régression logistique. Telles que, la régression logistique dans R a conduit à une séparation parfaite (phénomène de Hauck-Donner). Maintenant quoi? et le modèle de régression logistique ne converge pas . Personnellement,...
Il existe différents types d'algorithmes MCMC: Metropolis-Hastings Gibbs Échantillonnage d'importance / rejet (lié). Pourquoi utiliser un échantillonnage de Gibbs au lieu de Metropolis-Hastings? Je soupçonne qu'il y a des cas où l'inférence est plus traitable avec l'échantillonnage de Gibbs qu'avec...
J'ai entendu dire que Jaynes prétend que les fréquentistes opèrent avec un "a priori implicite". Quels sont ou sont ces prieurs implicites? Cela signifie-t-il que les modèles fréquentistes sont tous des cas particuliers de modèles bayésiens à
Les algorithmes génétiques sont une forme de méthode d'optimisation. Souvent, la descente de gradient stochastique et ses dérivés sont le meilleur choix pour l'optimisation des fonctions, mais des algorithmes génétiques sont encore parfois utilisés. Par exemple, l'antenne du vaisseau spatial ST5 de...
Je voudrais savoir s'il y a des avantages / certains à utiliser l'échantillonnage stratifié au lieu de l'échantillonnage aléatoire, lors de la division de l'ensemble de données d'origine en ensemble de formation et de test pour la classification. De plus, l'échantillonnage stratifié introduit-il...
Récemment, j'ai découvert que dans la littérature d'économétrie appliquée, lorsqu'il s'agit de problèmes de sélection de caractéristiques, il n'est pas rare d'effectuer LASSO suivi d'une régression OLS en utilisant les variables sélectionnées. Je me demandais comment qualifier la validité d'une...
On m'a posé cette question dans une interview. Disons que nous avons une matrice de corrélation de la forme ⎡⎣⎢10,60,80,61γ0,8γ1⎤⎦⎥[10,60,80,61γ0,8γ1]\begin{bmatrix}1&0.6&0.8\\0.6&1&\gamma\\0.8&\gamma&1\end{bmatrix} On m'a demandé de trouver la valeur du gamma, compte tenu de cette matrice de...
J'examine un article qui a effectué> 15 tests distincts du Chi2 2x2. J'ai suggéré qu'ils doivent corriger les comparaisons multiples, mais ils ont répondu en disant que toutes les comparaisons étaient prévues, et donc ce n'est pas nécessaire. Je pense que cela ne doit pas être correct, mais je...
J'exécute une petite expérience avec la régression LASSO dans R pour tester s'il est capable de trouver une paire de prédicteurs parfaite. La paire est définie comme ceci: f1 + f2 = résultat Le résultat ici est un vecteur prédéterminé appelé «âge». F1 et f2 sont créés en prenant la moitié du...
J'ai affaire à un modèle linéaire hiérarchique bayésien , ici le réseau qui le décrit. YYY représente les ventes quotidiennes d'un produit dans un supermarché (observé). XXX est une matrice connue de régresseurs, y compris les prix, les promotions, le jour de la semaine, la météo, les vacances....
En termes de jargon de réseau de neurones (y = poids * x + biais), comment saurais-je quelles variables sont plus importantes que d'autres? J'ai un réseau neuronal avec 10 entrées, 1 couche cachée avec 20 nœuds et 1 couche de sortie qui a 1 nœud. Je ne sais pas comment savoir quelles variables...
Je viens de réaliser que j'ai toujours travaillé un problème de régression où les variables indépendantes étaient toujours numériques. Puis-je utiliser la régression linéaire dans le cas où toutes les variables indépendantes sont