J'ai 100 000 observations (9 variables indicatrices factices) avec 1000 positifs. La régression logistique devrait bien fonctionner dans ce cas, mais la probabilité de coupure me laisse perplexe. Dans la littérature courante, nous choisissons un seuil de 50% pour prédire les 1 et les 0. Je ne peux...
Soit suivre une distribution uniforme et suivre une distribution normale. Que peut-on dire sur ? Y a-t-il une distribution pour cela?Y XXXXOuiYYXOuiXY\frac X Y J'ai trouvé que le rapport de deux normales avec un zéro moyen est
J'essaie de mettre en œuvre et d'apprendre un processus Dirichlet pour regrouper mes données (ou pendant que les gens apprennent automatiquement, estimer la densité). J'ai lu beaucoup d'articles sur le sujet et j'ai en quelque sorte eu l'idée. Mais je suis toujours confus; voici une série de...
Je me demande comment une variable instrumentale aborde le biais de sélection dans la régression. Voici l'exemple que je mâche: dans la plupart des économétries inoffensives , les auteurs discutent d'une régression IV relative au service militaire et aux gains plus tard dans la vie. La question...
J'ai essayé de rafraîchir mes connaissances statistiques, en particulier en ce qui concerne la détermination de la taille de l'échantillon et l'analyse statistique de la puissance. Mais il semble que plus je lis, plus j'ai besoin de lire. Quoi qu'il en soit, j'ai trouvé un outil appelé G * Power...
Je travaille sur le développement d'un modèle prédictif des risques d'assurance. Ces modèles sont des «événements rares» comme la prévision de non-présentation des compagnies aériennes, la détection de pannes matérielles, etc. Pendant que je préparais mon ensemble de données, j'essayais d'appliquer...
S'il s'agit d'une question en double, veuillez indiquer la bonne façon, mais les questions similaires que j'ai trouvées ici ne sont pas suffisamment similaires. Supposons que j'évalue le modèleOui= α + βX+ uOui=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u et trouvez que . Cependant, il s'avère que , et je...
J'essaie de savoir quel SVR est adapté à ce type de données. Je connais 4 types de SVR: epsilon nu moindres carrés et linéaire. Je comprends que le SVR linéaire ressemble plus ou moins au lasso avec L1 Reg, mais quelle est la différence entre les 3 techniques restantes?
Question de devoirs: Prenons le modèle d'Ising 1-d. Soit . vaut -1 ou +1x=(x1,...xd)x=(x1,...xd)x = (x_1,...x_d)xixix_i π(x)∝e∑39i=1xixi+1π(x)∝e∑i=139xixi+1\pi(x) \propto e^{\sum_{i=1}^{39}x_ix_{i+1}} Concevez un algorithme d'échantillonnage gibbs pour générer des échantillons approximativement à...
J'ai implémenté la fonction suivante pour calculer l'entropie: from math import log def calc_entropy(probs): my_sum = 0 for p in probs: if p > 0: my_sum += p * log(p, 2) return - my_sum Résultat: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats...
J'avais quelques questions sur l'interprétation des rapports de cotes pour les variables continues dans la régression logistique. J'ai l'impression que ce sont des questions de base sur la régression logistique (et probablement sur la régression en général), et même si j'ai un peu honte de ne pas...
Cette question m'est venue à l'esprit lorsque j'ai assisté à une conférence publique sur des questions non résolues en mathématiques. Il est bien connu qu'il existe encore de nombreuses questions mathématiques non résolues. Cela m'a fait réfléchir aux problèmes non résolus des statistiques. Après...
Cette question est dérivée de celle-ci à propos de la "règle .632". J'écris avec une référence particulière à la réponse / notation de user603 dans la mesure où cela simplifie les choses. Cette réponse commence par un échantillon de taille avec remplacement, à partir de éléments distincts dans la...
Considérons un modèle linéaire d'interception aléatoire. Cela équivaut à une régression linéaire GEE avec une matrice de corrélation de travail échangeable. Supposons que les prédicteurs sont et et que les coefficients de ces prédicteurs sont , et . Quelle est l'interprétation des coefficients dans...
J'essaie de comprendre comment les valeurs ajustées sont calculées pour les modèles ARMA (p, q). J'ai déjà trouvé une question ici concernant les valeurs ajustées des processus ARMA, mais je n'ai pas pu le comprendre. Si j'ai un modèle ARMA (1,1), c'est-à-dire Xt= α1Xt - 1+ ϵt- β1ϵt -...
J'essayais de mieux comprendre la covariance de deux variables aléatoires et de comprendre comment la première personne qui y avait pensé était arrivée à la définition couramment utilisée en statistique. Je suis allé sur wikipedia pour mieux le comprendre. D'après l'article, il semble qu'une bonne...
J'ai une question sur la distribution correcte à utiliser pour créer un modèle avec mes données. J'ai effectué un inventaire forestier avec 50 parcelles, chaque parcelle mesure 20m × 50m. Pour chaque parcelle, j'ai estimé le pourcentage de couvert arboré qui ombrage le sol. Chaque parcelle a une...
Je suis un nouveau venu dans l'apprentissage automatique (également des statistiques), j'apprends des connaissances (algorithmes d'apprentissage supervisés / non supervisés, méthodes d'optimisation pertinentes, régularisations, certaines philosophies (comme le compromis biais-variance?)) Depuis un...
Je peux former une régression logistique en Rutilisant glm(y ~ x, family=binomial(logit))) mais, IIUC, cela optimise la vraisemblance logarithmique. Existe-t-il un moyen de former le modèle en utilisant la fonction de perte linéaire ( L1L1L_1 ) (qui dans ce cas est la même que la distance de...
Je comprends que la f-mesure (basée sur la précision et le rappel) est une estimation de la précision d'un classificateur. De plus, la mesure f est préférée à la précision lorsque nous avons un ensemble de données déséquilibré. J'ai une question simple (qui concerne plus l'utilisation d'une...