La définition d'une statistique suffisante est: Soit X1, . . . ,XnX1,...,XnX_1,...,X_n être un échantillon aléatoire d'une distribution indexée par un paramètre θθ\theta. LaisserTTTêtre une statistique. Supposons que, pour chaqueθθ\theta et toutes les valeurs possibles ttt de TTT, la distribution...
J'essaie de comprendre comment je pourrais mieux modéliser une variable où, au fil du temps, j'ai obtenu des prédicteurs de plus en plus détaillés. Par exemple, envisagez de modéliser les taux de recouvrement des prêts en défaut. Supposons que nous ayons un ensemble de données avec 20 ans de...
Après être tombé sur le concept dans un manuel de statistiques, j'ai essayé d'en comprendre la tête, et je suis finalement arrivé à une conclusion qui semble correspondre à toutes les explications que j'ai vues jusqu'à présent: un intervalle crédible est ce que les non-statisticiens pensent qu'une...
J'ai lu sur MLE comme méthode de génération d'une distribution ajustée. Je suis tombé sur une déclaration disant que les estimations du maximum de vraisemblance "ont des distributions normales approximatives". Est-ce à dire que si j'applique des temps MLE répétés sur mes données et la famille de...
J'ai un bloc intuitif avec ça. Pour un problème binomial, l'écart type d'un nombre est . Inversement, l'écart type de la proportion d'échantillon diminue avec l'augmentation de et est . Je peux faire la division par mais je ne comprends pas pourquoi les écarts-types se déplacent dans des directions...
J'ai du mal à construire une intuition sur l'entropie conjointe. = incertitude dans la distribution conjointe ; = incertitude dans ; = incertitude dans .H(X,Y)H(X,Y)H(X,Y)p(x,y)p(x,y)p(x,y)H(X)H(X)H(X)px(x)px(x)p_x(x)H(Y)H(Y)H(Y)py(y)py(y)p_y(y) Si H (X) est élevé, alors la distribution est plus...
Je veux adapter un DLM avec des coefficients variant dans le temps, c'est-à-dire une extension de la régression linéaire habituelle, .yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 J'ai un prédicteur ( ) et une variable de réponse ( y t ), des captures annuelles de poissons marins et intérieurs...
Mon manuel sur la validation croisée est Les éléments de l'apprentissage statistique par Hastie et al. (2e éd.). Dans les sections 7.10.1 et 7.12, ils parlent de la différence entre l'erreur de test conditionnelleE(X∗,Y∗)[L(Y,f^(X))|τ]E(X∗,Y∗)[L(Y,f^(X))|τ]E_{(X^*,Y^*)}[L(Y, \hat{f}(X))|\tau] et...
J'ai beaucoup de séries chronologiques avec des périodes: jour, semaine ou mois. Avec la stl()fonction ou avec, loess(x ~ y)je peux voir à quoi ressemblent les tendances de séries chronologiques particulières. J'ai besoin de détecter si la tendance des séries chronologiques augmente ou diminue....
J'ai lu sur la distance du cuisinier pour identifier les valeurs aberrantes qui ont une grande influence sur ma régression. Dans l'étude originale de Cook, il dit qu'un taux de coupure de 1 devrait être comparable pour identifier les influenceurs. Cependant, diverses autres études utilisent...
Edit: La base de ma question est imparfaite, et je dois passer un peu de temps à déterminer si cela peut même avoir un sens. Edit 2: Précisant que je reconnais qu'une valeur de p n'est pas une mesure directe de la probabilité d'une hypothèse nulle, mais que je suppose que plus une valeur de p est...
J'ai entendu dire que tous les conditionnels complets (utilisés dans l'échantillonnage de Gibbs) peuvent déterminer la distribution conjointe. Mais je ne comprends pas pourquoi et comment. Ou ai-je mal entendu?
Le livre Elements of Statistical Learning (disponible en ligne en PDF) discute du biais d'optimisim (7.21, page 229). Il indique que le biais d'optimisme est la différence entre l'erreur d'apprentissage et l'erreur dans l'échantillon (erreur observée si nous échantillonnons de nouvelles valeurs de...
Quelqu'un a-t-il de l'expérience avec les approches de sélection du nombre de composants principaux clairsemés à inclure dans un modèle de
Dans un commentaire à la réponse à cette question , il a été déclaré que l'utilisation de l'AIC dans la sélection du modèle équivalait à l'utilisation d'une valeur p de 0,154. Je l'ai essayé dans R, où j'ai utilisé un algorithme de sélection de sous-ensemble "en arrière" pour éliminer les variables...
Pour les problèmes de classification, j'ai utilisé des réseaux de neurones et mesuré les erreurs de type I et II en utilisant la matrice de confusion et ses mesures selon cette ressource ( miroir ), ce qui est assez simple. Face à un problème d'estimation, comment évaluer les performances du...
SoitXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Je dois montrer que même si cela...
J'ai vu ce post sur Moz qui présentait un entonnoir marketing segmenté: Ce genre de chose aurait beaucoup de valeur dans mon travail. Ce que je n'ai aucune idée, c'est comment visualiser les données brutes pour montrer un entonnoir segmenté comme celui-ci. L'idée est que les prospects proviennent...
Je prends un cours sur les méthodes de Monte Carlo et nous avons appris la méthode d'échantillonnage par rejet (ou Accept-Reject Sampling) lors de la dernière conférence. Il y a beaucoup de ressources sur le web qui montrent la preuve de cette méthode mais je ne suis pas convaincu avec elles....
Dans cette page Wikipédia dans la sous-section pour la validation croisée de pli en K, il est dit "Dans la validation croisée de pli en K, l'échantillon d'origine est divisé de manière aléatoire en k sous-échantillons de taille égale. Parmi les k sous-échantillons, un seul sous-échantillon est...