Selon l'article de Wikipedia sur l' estimation non biaisée de l'écart type, l'échantillon SD s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} est un estimateur biaisé du SD de la population. Il est écrit que...
Je trouve les ressources comme le livre de recettes Probability and Statistics et la carte de référence R pour l'exploration de données extrêmement utiles. Ils servent évidemment de références, mais ils m'aident également à organiser mes réflexions sur un sujet et à comprendre le terrain. Q:...
Dans quelles circonstances voudriez-vous ou ne voudriez-vous pas mettre à l'échelle ou normaliser une variable avant l'ajustement du modèle? Et quels sont les avantages / inconvénients de la mise à l'échelle d'une
J'ai lu que l'utilisation d'échelles de notation lors de la création de graphiques est appropriée dans certaines circonstances, comme l'axe des ordonnées dans un graphique de séries chronologiques. Cependant, je n'ai pas été en mesure de trouver une explication définitive quant à la raison pour...
J'ai un modèle (mixte) dans lequel l'un de mes prédicteurs ne devrait a priori être associé de manière quadratique au prédicteur (en raison de la manipulation expérimentale). Par conséquent, je voudrais ajouter uniquement le terme quadratique au modèle. Deux choses m'empêchent de le faire: Je pense...
J'ai analysé mes données telles quelles. Maintenant, je veux regarder mes analyses après avoir pris le journal de toutes les variables. Beaucoup de variables contiennent beaucoup de zéros. J'ajoute donc une petite quantité pour éviter de prendre le log de zéro. Jusqu'ici, j'ai ajouté 10 ^ -10, sans...
Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée...
Les estimateurs de maximum de vraisemblance (MLE) sont asymptotiquement efficaces; nous constatons le résultat pratique dans la mesure où elles donnent souvent de meilleurs résultats que les estimations fondées sur la méthode des moments (MoM) (lorsqu'elles diffèrent), même pour des échantillons de...
J'ai du mal à comprendre la courbe ROC. Existe-t-il un avantage / amélioration de l'aire sous la courbe ROC si je construis différents modèles à partir de chaque sous-ensemble unique de l'ensemble d'apprentissage et que je l'utilise pour produire une probabilité? Par exemple, si a les valeurs de ,...
Je suppose que ce qui suit est vrai: supposer une pièce équitable, avoir 10 têtes de suite tout en lançant une pièce n'augmente pas les chances que le prochain tirage soit une queue , quelle que soit la quantité de probabilité et / ou le jargon statistique utilisé. (excusez les jeux de mots). En...
Comment fonctionne l' astuce de reparamétrage pour les autoencodeurs variationnels (VAE)? Existe-t-il une explication simple et intuitive sans simplifier les calculs sous-jacents? Et pourquoi avons-nous besoin du
J'ai quelques questions sur la régression bayésienne: une régression standard telle que . Si je veux changer cela en une régression bayésienne, ai-je besoin de distributions antérieures à la fois pour et (ou cela ne fonctionne-t-il pas de cette façon)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x +...
Si sont des variables aléatoires indépendantes distribuées de manière identique, que peut-on dire de la distribution de en général?X1,...,XnX1,...,XnX_1, ..., X_nmin(X1,...,Xn)min(X1,...,Xn)\min(X_1, ...,
Je vois que ces termes sont utilisés et que je continue à les mélanger. Existe-t-il une explication simple des différences entre
J'ai des données provenant d'une expérience que j'ai analysée à l'aide de tests t. La variable dépendante est mise à l'échelle par intervalles et les données sont soit non appariées (c'est-à-dire 2 groupes), soit appariées (c'est-à-dire intra-sujets). Par exemple (au sein des sujets): x1 <-...
Je me souviens encore du document Annals of Statistics sur Boosting de Friedman-Hastie-Tibshirani, ainsi que des commentaires d'autres auteurs (dont Freund et Schapire) sur le même sujet. À l’époque, clairement, Boosting était perçu comme une avancée à bien des égards: réalisable sur le plan...
Pourquoi continuer à enseigner et à utiliser les tests d'hypothèses (avec tous ses concepts difficiles et lesquels comptent parmi les péchés les plus statistiques) pour des problèmes comportant un estimateur d'intervalle (confiance, bootstrap, crédibilité ou autre)? Quelle est la meilleure...
Quelqu'un a-t-il une expérience avec un logiciel (de préférence gratuit, de préférence open source) qui prend une image de données tracées sur des coordonnées cartésiennes (un tracé standard quotidien) et extrait les coordonnées des points tracés sur le graphique? Il s’agit essentiellement d’un...
Je veux détecter la saisonnalité dans les données que je reçois. Il existe certaines méthodes que j'ai trouvées, telles que le graphe de sous-séries saisonnière et le graphe d'autocorrélation, mais je ne comprends pas comment lire le graphique. Quelqu'un peut-il aider? L'autre chose est,...
J'utilise lme4 in R pour s'adapter au modèle mixte lmer(value~status+(1|experiment))) où la valeur est continue, le statut et l'expérience sont des facteurs, et je reçois Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548...