Intro: Ayant noté l'attention reçue aujourd'hui par cette question, " L'ANOVA peut-elle être significative alors qu'aucun des tests t par paires ne l'est? " . Une variété de résultats incongrus (à leur valeur nominale) peut se produire lorsque la signification statistique est comprise comme une...
Quant au titre, l'idée est d'utiliser des informations mutuelles, ici et après MI, pour estimer la "corrélation" (définie comme "tout ce que je sais sur A quand je connais B") entre une variable continue et une variable catégorielle. Je vais vous dire mes réflexions sur la question dans un instant,...
Existe-t-il un conjugué préalable pour la distribution de Laplace ? Sinon, existe-t-il une expression de forme fermée connue qui se rapproche de la valeur postérieure pour les paramètres de la distribution de Laplace? J'ai beaucoup cherché sur Google sans succès, donc ma supposition actuelle est...
Les bandes de confiance et de prédiction autour d'une régression non linéaire sont-elles censées être symétriques autour de la droite de régression? Cela signifie qu'ils ne prennent pas la forme d'un sablier comme dans le cas des bandes pour la régression linéaire. Pourquoi donc? Voici le modèle en...
J'ai écrit du code qui peut effectuer le filtrage de Kalman (en utilisant un certain nombre de filtres de type Kalman différents [Information Filter et al.]) Pour l'analyse linéaire de l'espace d'état gaussien pour un vecteur d'état à n dimensions. Les filtres fonctionnent très bien et j'obtiens...
Quand est-il préférable d'utiliser l'estimation du maximum de vraisemblance au lieu des moindres carrés ordinaires? Quelles sont les forces et les limites de chacune? J'essaie de rassembler des connaissances pratiques sur où les utiliser dans des situations
En étudiant la distance de Kullback – Leibler, il y a deux choses que nous apprenons très rapidement, c'est qu'elle ne respecte ni l'inégalité du triangle ni la symétrie, propriétés requises d'une métrique. Ma question est de savoir s'il existe une métrique de fonctions de densité de probabilité...
J'ai récemment appris l'utilisation de l'astuce du noyau, qui mappe les données dans des espaces de dimension supérieure pour tenter de linéariser les données dans ces dimensions. Y a-t-il des cas où je devrais éviter d'utiliser cette technique? S'agit-il simplement de trouver la bonne fonction du...
Pour le modèle linéaire , on peut avoir une belle interprétation géométrique du modèle estimé par OLS: y = x β + e . Y est la projection de y sur l'espace engendré par x et résiduel e est perpendiculaire à cet espace engendré par x.y= x β+ ey=Xβ+ey=x\beta+ey^= x β^+...
J'ai lu sur le test t de Student, mais il semble fonctionner lorsque nous pouvons supposer que les distributions d'origine sont normalement distribuées. Dans mon cas, ils ne le sont certainement pas. De plus, si j'ai 13 distributions, dois-je faire des 13^2tests?
Supposons que j'ai une variable dont la distribution est biaisée positivement à un très haut degré, de sorte que la prise du log ne sera pas suffisante pour la ramener dans la plage de biais pour une distribution normale. Quelles sont mes options à ce stade? Que puis-je faire pour transformer la...
J'essaie de comprendre la régression logistique de Firth (méthode de gestion de la séparation parfaite / complète ou quasi-complète dans la régression logistique) afin de pouvoir l'expliquer aux autres en termes simplifiés. Quelqu'un a-t-il une explication factice de la modification que...
Je comprends le concept de mise à l'échelle de la matrice de données à utiliser dans un modèle de régression linéaire. Par exemple, dans R, vous pouvez utiliser: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Ma seule question est, pour les nouvelles observations pour lesquelles je veux prédire les...
J'ai appris que lors du choix d'un certain nombre de clusters, vous devez rechercher un point de coude pour différentes valeurs de K. J'ai tracé les valeurs de withinss pour des valeurs de k de 1 à 10, mais je ne vois pas de claire coude. Que faites-vous dans un cas comme celui-ci?...
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 =
Je travaille dans R grâce à un excellent tutoriel PCA par Lindsay I Smith et je suis coincé dans la dernière étape. Le script R ci-dessous nous amène à l'étape (à la p.19) où les données originales sont reconstruites à partir de la composante principale (singulière dans ce cas), ce qui devrait...
Pourquoi la distribution géométrique et la distribution hypergéométrique sont-elles appelées respectivement "géométrique" et "hypergoemetrique"? Est-ce parce que leurs pmfs prennent une forme spéciale?
J'essaie actuellement de calculer le BIC pour mon jeu de données de jouets (ofc iris (:). Je veux reproduire les résultats comme indiqué ici (Fig. 5). Ce papier est également ma source pour les formules BIC. J'ai 2 problèmes avec ceci: Notation: njenin_i = nombre d'éléments dans le clusterjeii...
Quelles sont les méthodes de pointe en matière de déduplication des enregistrements? La déduplication est aussi parfois appelée: couplage d'enregistrements, résolution d'entité, résolution d'identité, fusion / purge. Je connais par exemple CBLOCK [1]. J'apprécierais que les réponses incluent...
Comment la taille relative de la valeur ap change-t-elle à différentes tailles d'échantillon? Comme si vous obteniez à pour une corrélation, puis à vous obtenez la même valeur p de 0,20, quelle serait la taille relative de la valeur p pour le deuxième test, par rapport à la valeur p d'origine quand...