J'ai récemment commencé à utiliser la validation croisée par échantillonnage d'importance non lissée de Pareto (PSIS-LOO), décrite dans ces articles: Vehtari, A. et Gelman, A. (2015). Pareto a lissé l'échantillonnage d'importance. préimpression arXiv ( lien ). Vehtari, A., Gelman, A., et Gabry, J....
Comment expliqueriez-vous le concept de moyenne, médiane et mode d'une liste de nombres et pourquoi ils sont importants pour quelqu'un qui n'a que des compétences arithmétiques de base? Ne mentionnons pas l'asymétrie, le CLT, la tendance centrale, leurs propriétés statistiques, etc. J'ai expliqué à...
Quelle est l'approche habituelle de modélisation des séries chronologiques binaires? Y a-t-il un papier ou un manuel où cela est traité? Je pense à un processus binaire avec une forte auto-corrélation. Quelque chose comme le signe d'un processus AR (1) commençant à zéro. Dites et avec un bruit...
Question rapide: J'ai vu le d de Cohen calculé deux façons différentes pour un test t d'échantillons dépendants (par exemple, la conception intra-échantillons testant l'efficacité d'un médicament avec des points temporels pré / post). En utilisant l'écart type du score de changement dans le...
Situation: Deux oiseaux (mâle et femelle) protègent leurs œufs dans leur nid contre un intrus. Chaque oiseau peut utiliser une attaque ou une menace pour se protéger et être présent ou absent. Un schéma émerge des données selon lesquelles le comportement peut être complémentaire - les attaques...
Existe-t-il un test d'hypothèse pour savoir si une variable dépendante normalement distribuée est associée à une variable distribuée directionnellement ? Par exemple, si l' heure de la journée est la variable explicative (et en supposant que des choses comme le jour de la semaine, le mois de...
Il existe de nombreuses publications sur les diagnostics de convergence de la chaîne de Markov Monte Carlo (MCMC), y compris le diagnostic Gelman-Rubin le plus populaire. Cependant, tous ces éléments évaluent la convergence de la chaîne de Markov et abordent ainsi la question du rodage. Une fois...
Soit X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n des observations indépendantes d'une distribution ayant la moyenne μμ\mu et la variance σ2<∞σ2<∞\sigma^2 < \infty , lorsque n→∞n→∞n \rightarrow \infty , alors n−−√X¯n−μσ→N(0,1).nX¯n−μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). Pourquoi...
Comment effectuer une régression de crête non négative? Le lasso non négatif est disponible en scikit-learn, mais pour la crête, je ne peux pas imposer la non-négativité des bêtas, et en effet, j'obtiens des coefficients négatifs. Est-ce que quelqu'un sait pourquoi c'est comme ça? De plus, puis-je...
Quelqu'un pourrait-il m'expliquer en termes simples ce qu'est une matrice de covariance isotrope? Je ne trouve rien en
J'essaie d'entrer un peu dans les statistiques, mais je suis coincé avec quelque chose. Mes données sont les suivantes: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Je veux maintenant construire un modèle de régression pour pouvoir prédire le nombre de gènes pour une année donnée en fonction...
Les «résidus étudiés» et les «résidus standardisés» sont-ils les mêmes dans les modèles de régression? J'ai construit un modèle de régression linéaire dans R et je voulais tracer le graphique des valeurs ajustées v / s des résidus Studentized, mais je n'ai pas trouvé de moyen automatisé de le faire...
En PCA, cela fait-il une différence si nous choisissons les principales composantes de la matrice de covariance inverse OU si nous laissons tomber les vecteurs propres de la matrice de covariance correspondant à de grandes valeurs propres? Ceci est lié à la discussion dans ce post...
J'essaie de former un réseau neuronal profond pour la classification, en utilisant la propagation arrière. Plus précisément, j'utilise un réseau de neurones convolutifs pour la classification d'images, en utilisant la bibliothèque Tensor Flow. Pendant l'entraînement, je ressens un comportement...
Lors de l'application du décrochage dans les réseaux de neurones artificiels, il faut compenser le fait qu'au moment de l'entraînement, une partie des neurones était désactivée. Pour ce faire, il existe deux stratégies communes: mise à l'échelle de l'activation au moment du test inverser le...
Brève question: y a-t-il une distribution des gros doigts? Je suis sûr que s'il existe, alors il a un nom différent. Je ne sais pas comment le formuler comme une fonction analytique. Pouvez-vous m'aider à en trouver une version existante ou à commencer à la formuler dans quelque chose de plus...
Par exemple, je rencontre souvent des étudiants qui savent que le observé est un estimateur biaisé de la R 2 de la population . Puis, lors de la rédaction de leurs rapports, ils disent des choses comme:R2R2R^2R2R2R^2 «J'ai calculé Observé et ajusté R 2 , et ils étaient assez similaires, ce qui...
J'ai un problème de classification où les pixels seront étiquetés avec des étiquettes souples (qui dénotent des probabilités) plutôt qu'avec des étiquettes rigides 0,1. Auparavant, avec un étiquetage dur de 0,1 pixel, la fonction de perte d'entropie croisée (sigmoidCross entropyLossLayer de Caffe)...
J'ai entendu le terme «estimateur cohérent racine-n» utilisé à plusieurs reprises. D'après les ressources qui m'ont été fournies, j'ai pensé qu'un estimateur cohérent "root-n" signifiait que: l'estimateur converge vers la vraie valeur (d'où le mot "cohérent") l'estimateur converge à un taux...
Comment interprétez-vous le coefficient du ratio de Mills inverse (lambda) dans le modèle Heckman en deux étapes