J'explore les propriétés psychométriques d'une mesure d'autoévaluation de 10 éléments. J'ai environ 400 cas dans deux échantillons indépendants. Les éléments sont complétés sur des échelles de Likert à 4 points. Un AGE prend clairement en charge une solution à un facteur (par exemple, première...
alors que j'entre dans la prévision avec des modèles ARIMA, j'essaie de comprendre comment je peux améliorer une prévision basée sur ARIMA en fonction de la saisonnalité et de la dérive. Mes données sont les séries chronologiques suivantes (sur 3 ans, avec une tendance claire à la hausse et une...
Je travaille donc avec des modèles de régression logistique dans R. Bien que je sois encore nouveau dans les statistiques, j'ai l'impression d'avoir une certaine compréhension des modèles de régression, mais il y a encore quelque chose qui me dérange: En regardant l'image liée, vous voyez le résumé...
Je recherche une estimation robuste de la moyenne qui a une propriété spécifique. J'ai un ensemble d'éléments pour lesquels je veux calculer cette statistique. Ensuite, j'ajoute de nouveaux éléments un par un, et pour chaque élément supplémentaire, je voudrais recalculer la statistique (également...
J'ai un modèle de régression linéaire avec une variable catégorique (mâle et femelle) et une variable continue .AAABBB J'ai mis en place des codes de contrastes en R avec options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Et maintenant, j'ai des sommes de carrés de type III pour , et leur interaction...
Je suis simplement curieux de savoir l'hypothèse nulle d'un test de Mann-Whitney U. Je vois souvent qu'il est déclaré que l'hypothèse nulle est que deux populations ont des distributions égales. Mais je pense - si j'avais deux populations normales avec la même variance moyenne mais extrêmement...
Je lis sur le théorème de Guass-Markov sur wikipedia , et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider à comprendre le point principal du théorème. Nous supposons qu'un modèle linéaire, sous forme de matrice, est donné par: et nous recherchons le BLEU, .βy= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^...
J'essaie d'apprendre un modèle de régression linéaire. Cependant, j'ai une certaine confusion liée à la normalisation des données. J'ai normalisé les caractéristiques / prédicteurs à zéro moyenne et variance unitaire. Dois-je faire de même pour la cible. Si oui,
Pour un 2 par 2 tableau de contingence, certains ont dit test exact de Fisher utilise le nombre dans la cellule (1,1) dans le tableau que la statistique de test, et sous l' hypothèse nulle, volonté avoir une distribution hypergéométrique.X1,1X1,1X_{1,1}X1,1X1,1X_{1,1} Certains ont déclaré que sa...
Dans R, si j'appelle la lm()fonction de la manière suivante: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Cela me donne un modèle linéaire de la variable de réponse avec var1, var2et l'interaction entre eux. Cependant, comment interprétons-nous numériquement exactement le terme...
Est-il vrai que selon les hypothèses de Gauss Markov, la méthode des moindres carrés ordinaires donne des estimateurs efficaces et non biaisés? Donc: tE( ut) = 0E(ut)=0E(u_t)=0 pour toutttt t = sE( utus) = σ2E(utus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 pourt = st=st=s t ≠ sE( utus) = 0E(utus)=0E(u_tu_s)=0 pourt ≠...
De Wikipédia Formellement, la corrélation partielle entre et étant donné un ensemble de variables de contrôle , écrite ρ_ {XY · Z} , est la corrélation entre les résidus RX et RY résultant de la régression linéaire de X avec Z et de Y avec Z , respectivement.XXXYYYnnnZ={Z1,Z2,…,Zn}Z={Z1,Z2,…,Zn}Z =...
J'ai un ensemble de formation avec environ 3000 instances positives et 3000 instances négatives. Mais mon ensemble de données de test est à peu près déséquilibré. L'ensemble positif n'a que 50 instances et le négatif a 1500 instances, ce qui entraîne une précision très faible. Existe-t-il des...
J'utilise l'analyse de classe latente pour regrouper un échantillon d'observations basé sur un ensemble de variables binaires. J'utilise R et le package poLCA. Dans LCA, vous devez spécifier le nombre de clusters que vous souhaitez rechercher. Dans la pratique, les gens exécutent généralement...
Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique et j'essaie d'utiliser scikit-learn (sklearn) pour résoudre un problème de classification. Les deux DecisionTree et SVM peuvent former un classificateur à ce problème. J'utilise sklearn.ensemble.RandomForestClassifieret sklearn.svm.SVCpour ajuster...
Je voudrais envelopper ma tête autour de ce sujet, mais apprendre des livres blancs et des tutoriels est difficile car il existe de nombreuses lacunes qui sont généralement comblées dans les manuels. Si c'est important, j'ai une formation mathématique relativement solide comme j'ai fait mon...
Dans le contexte de l'inférence basée sur la vraisemblance, j'ai vu une notation concernant le ou les paramètres d'intérêt que j'ai trouvé un peu déroutante. Par exemple, une notation telle que pθ(x)pθ(x)p_{\theta}(x) et Eθ[S(θ)]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right]. Quelle est la...
Supposons que j'effectue une analyse portant sur une mesure de santé particulière. Je m'intéresse à la différence dans cette mesure entre les patients et les témoins et si oui ou non la différence est différente de 0. Il y a eu des études dans le passé sur ma même question de recherche et mesure de...
La plupart de ces informations sont d'ordre général, passez à la fin si vous en savez déjà assez sur les mélanges de procédés Dirichlet . Supposons que je modélise certaines données comme provenant d'un mélange de processus de Dirichlet, c'est-à-dire que et conditionnel à supposentF∼D(αH)F∼D(αH)F...
J'essaie de calculer la probabilité marginale d'un modèle statistique par les méthodes de Monte Carlo: F( x ) = ∫F( x ∣ θ ) π( θ )réθF(X)=∫F(X∣θ)π(θ)réθf(x) = \int f(x\mid\theta) \pi(\theta)\, d\theta La probabilité est bien comportée - lisse, log-concave - mais de grande dimension. J'ai essayé...