La question est la suivante: Un échantillon aléatoire de n valeurs est collecté à partir d'une distribution binomiale négative avec le paramètre k = 3. Trouvez l'estimateur du maximum de vraisemblance du paramètre π. Trouvez une formule asymptotique pour l'erreur standard de cet estimateur....
Quand j'ai entendu parler du prieur des Jeffreys dans ma classe d'inférence en statistique, mes professeurs ont fait un peu penser que c'était intéressant surtout pour des raisons historiques plutôt que parce que n'importe qui l'utiliserait jamais. Puis, quand j'ai fait l'analyse des données...
Je pense à quelque chose depuis un certain temps maintenant, et comme je ne suis pas très compétent en théorie des probabilités, je pensais que cela pourrait être un bon endroit pour poser cette question. C'est quelque chose qui m'est venu dans les longues files d'attente des transports publics....
Ma question révèle ma mauvaise compréhension de la régression de Poisson et des GLM en général. Voici quelques fausses données pour illustrer ma question: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Quelques fonctions personnalisées pour retourner psuedo-R2:...
Étant donné la formule d'estimation MAP d'un paramètre Pourquoi une approche MCMC (ou similaire) est-elle nécessaire, ne pourrais-je pas simplement prendre la dérivée, la mettre à zéro, puis résoudre le
J'utilise le processus gaussien (GP) pour la régression. Dans mon problème, il est assez courant que deux ou plusieurs points de données soient proches l'un de l'autre, relativement aux échelles de longueur du problème. De plus, les observations peuvent être extrêmement bruyantes. Pour accélérer...
Je lis un article dont la méthode est entièrement basée sur le test du rapport de vraisemblance. L'auteur dit que le test LR contre des alternatives unilatérales est UMP. Il procède en affirmant que "... même quand il [le test LR] ne peut pas être démontré comme étant le plus puissant uniformément,...
J'analyse une table 2x2 à partir d'un petit ensemble de données de 30 patients. Nous essayons rétrospectivement de trouver des variables qui donnent un indice sur le traitement à choisir. Les variables (obs normal / étrange) et la décision de traitement (A / B) sont d'un intérêt particulier et donc...
Supposons que je veuille apprendre un classificateur qui prend un vecteur de nombres en entrée et donne une étiquette de classe en sortie. Mes données d'entraînement se composent d'un grand nombre de paires d'entrée-sortie. Cependant, lorsque je viens de tester certaines nouvelles données, ces...
La méthode bootstrap a connu une grande diffusion ces dernières années, je l'utilise également beaucoup, notamment parce que le raisonnement derrière est assez intuitif. Mais c'est une chose que je ne comprends pas. Pourquoi Efron a choisi d'effectuer un rééchantillonnage avec remplacement au lieu...
Je dois calculer l'estimation de densité de noyau 2d (kde) à partir d'une liste de coordonnées de latitude et de longitude. Mais un degré de latitude n'est pas la même distance qu'un degré de longitude, cela signifie que les grains individuels seraient ovales, spécialement plus le point est éloigné...
J'apprends la sélection des fonctionnalités. Je vois pourquoi ce serait important et utile pour la construction de modèles. Mais concentrons-nous sur les tâches d'apprentissage supervisé (classification). Pourquoi la sélection des fonctionnalités est-elle importante pour les tâches de...
XXXOuiOuiYuneuneaP( max ( X,Y)≤x)P(max(X,Y)≤x)P(\max(X,Y)\leq
Problème de base Voici mon problème de base: j'essaie de regrouper un ensemble de données contenant des variables très asymétriques avec des nombres. Les variables contiennent de nombreux zéros et ne sont donc pas très informatives pour ma procédure de clustering - qui est probablement l'algorithme...
Je veux détecter si la colinéarité est un problème dans ma régression OLS. Je comprends que les facteurs d'inflation de la variance et l'indice de condition sont deux mesures couramment utilisées, mais j'ai du mal à trouver quoi que ce soit de précis sur le bien-fondé de chaque approche, ou sur les...
Lorsqu'un ensemble d'équations ne peut pas être résolu analytiquement, alors nous pouvons utiliser un algorithme de descente de gradient. Mais il semble qu'il y ait aussi la méthode de simulation de Monte Carlo qui peut être utilisée pour résoudre des problèmes qui n'ont pas de solutions...
J'essaie d'incorporer environ 60 millions de phrases dans un espace vectoriel , puis de calculer la similitude en cosinus entre elles. J'ai utilisé sklearn CountVectorizeravec une fonction de tokenizer construite sur mesure qui produit des unigrammes et des bigrammes. Il s'avère que pour obtenir...
Quelle est la différence statistique entre une régression linéaire dans R avec l' formulaensemble à la y ~ x + 0place de y ~ x? Comment interpréter ces deux résultats
Comment puis-je calculer le nombre de paramètres dans un réseau neuronal artificiel afin de calculer son
Je suis en train d' étudier LASSO (moins un retrait absolu et opérateur sélection) à l'intervalle. Je vois que la valeur optimale pour le paramètre de régularisation peut être choisie par validation croisée. Je vois aussi dans la régression de crête et de nombreuses méthodes qui appliquent la...