Voici un nomogramme créé à partir de l'ensemble de données mtcars avec le package rms pour la formule: mpg ~ wt + am + qsec Le modèle lui-même semble bon avec R2 de 0,85 et P <0,00001 > mod Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood...
La pondération basée sur la précision est-elle au cœur de la méta-analyse? Borenstein et al. (2009) écrivent que pour qu'une méta-analyse soit possible, il suffit que: Les études rapportent une estimation ponctuelle qui peut être exprimée sous la forme d'un nombre unique. La variance peut être...
Étant donné deux distributions continues et , il n'est pas clair pour moi si la relation de dominance convexe entre elles:FXFX\mathcal{F}_XFOuiFOui\mathcal{F}_Y ( 0 )FX<cFOui(0)FX<cFOui(0)\quad \mathcal{F}_X
Une question très basique concernant les régressions R2R2R^2 des OLS exécuter la régression OLS y ~ x1, nous avons un R2R2R^2 , disons 0,3 exécuter la régression OLS y ~ x2, nous avons un autre R2R2R^2 , disons 0,4 maintenant nous exécutons une régression y ~ x1 + x2, quelle valeur le R de cette...
La fonction R cv.glm (bibliothèque: boot) calcule l'erreur de prédiction de validation croisée K-fold estimée pour les modèles linéaires généralisés et renvoie delta. Est-il judicieux d'utiliser cette fonction pour une régression au lasso (bibliothèque: glmnet) et si oui, comment peut-elle être...
Dans un cadre binomial, la variable aléatoire, X, qui donne le nombre de succès est distribuée binomialement. La proportion d'échantillon peut alors être calculée comme où est la taille de votre échantillon. Mon manuel déclare queXnXn\frac{X}{n}nnn Cette proportion n'a pas de distribution binomiale...
J'ai un ensemble de données composé de 10 variables. J'ai exécuté des moindres carrés partiels (PLS) pour prédire une seule variable de réponse par ces 10 variables, extrait 10 composantes PLS, puis calculé la variance de chaque composante. Sur les données originales, j'ai pris la somme des...
Je travaille sur un problème dans lequel je dois utiliser Kriging pour prédire la valeur de certaines variables en fonction de certaines variables environnantes. Je veux implémenter son code par moi-même. Donc, j'ai parcouru trop de documents pour comprendre comment cela fonctionne, mais j'étais...
Je veux comparer 2 moyennes d'échantillons pour des retours de stock d'une minute. Je suppose qu'ils sont distribués par Laplace (déjà vérifiés) et j'ai divisé les retours en 2 groupes. Comment puis-je vérifier s'ils sont significativement différents? Je pense que je ne peux pas les traiter comme...
Dans la lmerfonction au sein lme4de Ril y a un appel à la construction d' une matrice de modèle d'effets aléatoires, , comme expliqué ici , pages 7 - 9.ZZZ Le calcul de implique les produits de KhatriRao et / ou Kronecker de deux matrices, et . J i X iZZZJiJiJ_iXiXiX_i La matrice est une bouchée:...
Voici mon code pour la méthode de sélection des fonctionnalités en Python: from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape...
Je me demandais s'il était possible de former un SVM (par exemple linéaire, pour faciliter les choses) en utilisant la rétropropagation? Actuellement, je suis à un barrage routier, car je ne peux penser qu'à écrire la sortie du classificateur comme F( x ; θ , b ) = sgn ( θ ⋅ x - ( b + 1 ) ) = sgn (...
Je comprends la preuve que mais je ne comprends pas comment prouver la généralisation à des combinaisons linéaires arbitraires.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Soit scalaires pour donc nous avons un...
Selon la documentation de la removeSparseTermsfonction du tmpackage, voici ce que la rareté implique: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix...
Quand voudrait-on effectuer un découpage de gradient lors de la formation d'un RNN ou CNN? Je suis particulièrement intéressé par ce dernier. Quelle serait une bonne valeur de départ pour l'écrêtage? (il peut bien sûr être
Prenez une espérance de la forme pour une variable aléatoire univariée et une fonction entière (c.-à-d., L'intervalle de convergence est la ligne réelle entière)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) J'ai une fonction de génération de moment pour et je peux donc facilement calculer des moments...
Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python:
Je lisais: https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf#Definition Mais je n'arrive pas à comprendre exactement pourquoi la formule a été construite telle qu'elle est. Ce que je comprends: iDF devrait à un certain niveau mesurer la fréquence à laquelle un terme S apparaît dans chacun des documents,...
Comment se lit la notation ? Est-ce que X suit une distribution normale? Ou X est une distribution normale? Ou peut-être que X est à peu près normal ..X∼ N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)XXX XXX XXX Et s'il y a plusieurs variables qui suivent (ou quels que soient les mots) la même distribution?...
Le système de notation Elo utilise un algorithme de minimisation de descente de gradient de la fonction de perte d'entropie croisée entre la probabilité attendue et observée d'un résultat dans des comparaisons appariées. Nous pouvons écrire les fonctions de perte générales comme...