Dans les statistiques fréquentistes, il existe un lien étroit entre les intervalles de confiance et les tests. Utilisation de l' inférence sur μμ\mu dans la N(μ,σ2)N(μ,σ2)\rm N(\mu,\sigma^2) la distribution , par exemple, le 1−α1−α1-\alpha intervalle de confiance
Je fais une régression multivariée de Cox, j'ai mes variables indépendantes significatives et mes valeurs bêta. Le modèle correspond très bien à mes données. Maintenant, j'aimerais utiliser mon modèle et prédire la survie d'une nouvelle observation. Je ne sais pas comment faire cela avec un modèle...
J'ai remarqué que dans R, les régressions de Poisson et binomiales négatives (NB) semblent toujours correspondre aux mêmes coefficients pour les prédicteurs catégoriels, mais non continus. Par exemple, voici une régression avec un prédicteur catégorique: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 =...
L'estimateur de régression de quantile conditionnel de Koenker et Basset (1978) pour le quantile est défini comme suit: où \ rho_ \ tau = u_i \ cdot (\ tau - 1 (u_i <0)) est une fonction de repondération (appelée fonction "check") des résidus u_i .τthτth\tau^{th}
J'ai consulté de nombreuses questions sur ce site concernant l'amorçage et les intervalles de confiance, mais je suis toujours confus. Une partie de la raison de ma confusion tient probablement au fait que mes connaissances en statistiques ne sont pas suffisamment avancées pour comprendre un grand...
Cette question a déjà une réponse ici: Qu'est-ce qu'une graine dans un générateur de nombres aléatoires? 3 réponses Je me rends compte que l’on utilise set.seed()en R pour la génération de nombres pseudo-aléatoires. Je me rends également compte qu’utiliser le même numéro, comme pour...
Je suis assez nouveau sur ce point avec les tests de données binomiales, mais je devais en faire un et maintenant je ne sais pas comment interpréter le résultat. La variable y, la variable de réponse, est binomiale et les facteurs explicatifs sont continus. Voici ce que j'ai obtenu en résumant le...
Si la régression polynomiale modélise les relations non linéaires, comment peut-elle être considérée comme un cas particulier de régression linéaire multiple? Wikipedia note que "Bien que la régression polynomiale adapte un modèle non linéaire aux données, elle est linéaire en tant que problème...
Je cherche un document qui pourrait aider à donner des directives sur la façon de choisir les hyperparamètres d’une architecture profonde, comme des encodeurs automatiques superposés ou des réseaux de valeurs profondes. Il y a beaucoup d'hyperparamètres et je suis très confus sur la façon de les...
Quelle est la relation entre YYY et XXX dans le graphique suivant? À mon avis, il y a une relation linéaire négative, mais comme nous avons beaucoup de valeurs aberrantes, la relation est très faible. Ai-je raison? Je veux apprendre comment expliquer les diagrammes de dispersion....
Pour tracer avec R, dois-je apprendre ggplot2 ou ggvis? Je ne veux pas nécessairement apprendre les deux si l'un d'eux est supérieur à tous égards. Pourquoi la communauté R continue-t-elle de créer de nouveaux packages avec des fonctionnalités qui se chevauchent? Le billet de blog d'introduction ne...
Autant que je sache, lors de l'adoption de l'algorithme d'apprentissage de Stochastic Gradient Descent, quelqu'un utilise 'epoch' pour l'ensemble de données complet, et 'batch' pour les données utilisées dans une seule étape de mise à jour, tandis qu'une autre utilise respectivement 'batch' et...
J'ai récemment appliqué diverses méthodes de prévision (MEAN, RWF, ETS, ARIMA et MLP) et j'ai constaté que MEAN était étonnamment performant. (MEAN: où toutes les prédictions futures sont prédites égales à la moyenne arithmétique des valeurs observées.) MEAN a même surperformé ARIMA sur les trois...
Biplot est souvent utilisé pour afficher les résultats de l' analyse en composantes principales (et des techniques associées). Il s’agit d’un diagramme de dispersion double ou superposé montrant les charges et les scores des composants simultanément. Aujourd'hui, @amoeba m'a informé qu'il avait...
Dans les documents de classification d'ImageNet, les taux d'erreur parmi les premiers et les cinq premiers sont des unités importantes pour mesurer le succès de certaines solutions, mais quels sont ces taux d'erreur? Dans la classification ImageNet avec les réseaux de neurones à convolution...
Je souhaite réduire la dimensionnalité des systèmes d'ordre supérieur et capturer l'essentiel de la covariance sur un champ de préférence à 2 dimensions ou à 1 dimension. Je comprends que cela peut être fait via l’analyse en composantes principales et j’ai utilisé PCA dans de nombreux scénarios....
Après avoir formé les vecteurs de mots avec word2vec, vaut-il mieux les normaliser avant de les utiliser pour certaines applications en aval? C'est-à-dire quels sont les avantages / inconvénients de les
J'essaie de comprendre le raisonnement en choisissant une approche de test spécifique lorsqu'il s'agit d'un test A / B simple (c'est-à-dire deux variantes / groupes avec une réponse binaire (convertie ou non). À titre d'exemple, j'utiliserai les données ci-dessous. Version Visits Conversions A 2069...
Comment fonctionne l' approximation du point de selle? A quel genre de problème s'agit-il? (N'hésitez pas à utiliser un exemple particulier ou des exemples à titre d'illustration) Y a-t-il des inconvénients, des difficultés, des points à surveiller ou des pièges pour les
Il est évident que, souvent, on préfère un estimateur non biaisé. Mais existe-t-il des circonstances dans lesquelles nous pourrions préférer un estimateur biaisé à un estimateur non