J'ai ajusté un modèle linéaire général dont la probabilité logarithmique est .L uy= β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3,y=β0+β1X1+β2X2+β3X3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,LuLuL_u Maintenant, je souhaite tester si les coefficients sont les mêmes. Tout d'abord, test global : la probabilité logarithmique...
Je comprends la différence entre k médoïde et k signifie. Mais pouvez-vous me donner un exemple avec un petit ensemble de données où la sortie médoïde k est différente de la sortie k
Ceci est similaire à Bootstrap: l'estimation est en dehors de l'intervalle de confiance J'ai quelques données qui représentent le nombre de génotypes dans une population. Je veux estimer la diversité génétique à l'aide de l'indice de Shannon et générer également un intervalle de confiance à l'aide...
J'ai trouvé de nombreux articles utiles sur les variables indépendantes standardisées et les variables indépendantes centrées sur stats.stackexchange.com, mais je suis toujours un peu confus. Je vous demande une évaluation de ce que j'ai compris. De plus, si ce qui suit n'est pas correct,...
Je souhaite implémenter Adaboost à l'aide de Decision Stump. Est-il correct de prendre autant de décisions que les fonctionnalités de notre ensemble de données à chaque itération d'Adaboost? Par exemple, si j'ai un ensemble de données avec 24 fonctionnalités, dois-je avoir 24 classificateur de...
C'est la fonction de perte de déviance binomiale de scikit GradientBoosting, def __call__(self, y, pred, sample_weight=None): """Compute the deviance (= 2 * negative log-likelihood). """ # logaddexp(0, v) == log(1.0 + exp(v)) pred = pred.ravel() if sample_weight is None: return -2.0 * np.mean((y *...
Veuillez fournir la preuve que Q ( x ) = x2+ x ϕ ( x )Φ ( x )Q(X)=X2+Xϕ(X)Φ(X)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)} est convexe∀ x > 0∀X>0\forall x>0 . Ici,ϕϕ\phietΦΦ\mathbf{\Phi}sont respectivement les PDF et CDF normaux standard. ÉTAPES ESSAYÉES 1) MÉTHODE DE...
Je comprends que les réseaux de neurones (NN) peuvent être considérés comme des approximateurs universels des deux fonctions et de leurs dérivés, sous certaines hypothèses (à la fois sur le réseau et sur la fonction à approximer). En fait, j'ai fait un certain nombre de tests sur des fonctions...
Mathématiquement, on voit souvent que les expressions et les algorithmes pour la maximisation des attentes (EM) sont souvent plus simples pour les modèles mixtes, mais il semble que presque tout (sinon tout) qui peut être résolu avec EM peut également être résolu avec MLE (par, disons, la méthode...
Je lis le livre de Kevin Murphy: Machine Learning-A probabilistic Perspective. Dans le premier chapitre, l'auteur explique la malédiction de la dimensionnalité et il y a une partie que je ne comprends pas. À titre d'exemple, l'auteur déclare: Considérez que les entrées sont uniformément réparties...
Je me demande comment puis-je simuler un échantillon de n durées de vie de distribution Weibull qui incluent des observations de type I censurées à droite. Par exemple, ayons le n = 3, la forme = 3, l'échelle = 1 et le taux de censure = .15, et le temps de censure = .88. Je sais comment générer un...
Je passe par la section LAB §6.6 sur Ridge Regression / Lasso dans le livre 'An Introduction to Statistical Learning with Applications in R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Plus précisément, j'essaie d'appliquer le Ridgemodèle scikit-learn au jeu de données «Hitters» du package R...
Après un commentaire d' un fil précédent , je veux savoir comment on peut tester l'hypothèse d'une tendance commune entre le groupe de traitement et le groupe témoin dans la méthode Différence de différence? Puis-je tester cette hypothèse avec des données de deux points dans le temps (par exemple,...
J'utilise PyMC3 pour exécuter des modèles bayésiens sur mes données. Je suis nouveau dans la modélisation bayésienne mais selon certains articles de blogs , Wikipedia et QA de ce site, il semble que ce soit une approche valable pour utiliser le facteur Bayes et le critère BIC pour pouvoir choisir...
J'ai identifié plusieurs endroits dans les manuels où le GLM est décrit avec 5 distributions (à savoir, Gamma, gaussienne, binomiale, gaussienne inverse et Poisson). Ceci est également illustré dans la fonction familiale dans R. Parfois, je rencontre des références au GLM où des distributions...
Je sais que nous utilisons pour estimer la variance d'une population. Je me souviens d'une vidéo de Khan Academy où l'intuition donnée était que notre moyenne estimée est probablement un peu différente de la réelle, de sorte que les distances seraient en fait plus grandes, donc nous divisons par...
Je dois avouer que je n'avais jamais entendu parler de ce terme dans aucune de mes classes, de premier cycle ou de cycle supérieur. Que signifie qu'une régression logistique soit bayésienne? Je cherche une explication avec une transition de la logistique régulière à la logistique bayésienne...
Je voudrais simuler un processus d'excursion brownienne (un mouvement brownien conditionné est toujours positif quand à à ). Puisqu'un processus d'excursion brownienne est un pont brownien qui est conditionné pour être toujours positif, j'espérais simuler le mouvement d'une excursion brownienne en...
Si une équipe de chercheurs effectue plusieurs tests (d'hypothèse) sur un ensemble de données donné, il existe un volume de littérature affirmant qu'ils devraient utiliser une certaine forme de correction pour les tests multiples (Bonferroni, etc.), même si les tests sont indépendants. Ma question...
J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci:...