soit des variables aléatoires définies sur le même espace de probabilité et que la covariance de et soit finie, alors la loi de la formule de décomposition de la covariance totale / covariance indique: Quelle est l'interprétation de et ?X, Y, ZX,Y,ZX,Y,ZXXXOuiYYCov ( X, Y) =E [ Cov(X, Y| Z)...
Je recherche une explication à la fois 1) mécanique et 2) intuitive de la façon dont les effets des variables individuelles sont déterminés en maintenant les autres variables constantes. Dans un exemple utilisant des données d'enquête, que signifie exactement: "en maintenant un âge, un sexe et un...
Je suis un peu perplexe par une formule présentée dans "Introduction à l'apprentissage statistique" de Hastie. Au chapitre 6, page 212 (sixième impression, disponible ici ), il est indiqué que: AIC=RSSnσ^2+2dnAIC=RSSnσ^2+2dnAIC = \frac{RSS}{n\hat\sigma^2} + \frac{2d}{n} Pour les modèles linéaires...
Je suppose une configuration générale de régression, c'est-à-dire qu'une fonction continue est choisie dans une famille pour s'adapter aux données données ( peut être n'importe quel espace tel que cube ou en fait tout espace topologique raisonnable) selon certains critères naturels.hθ: X→...
Il existe une abondance de ressources bien connues offrant des conseils sur la visualisation des données. (Par exemple, Tufte, Stephen Few et al , Nathan Yau .) Mais vers quel (s) domaine (s) peut-on se tourner pour obtenir des réponses à des questions comme celles-ci: La critique du diagramme...
Je voudrais dessiner efficacement des échantillons partir de sous la contrainte que .x∈Rdx∈Rdx \in \mathbb{R}^dN(μ,Σ)N(μ,Σ)\mathcal{N}(\mu, \Sigma)||x||2=1||x||2=1||x||_2 =
Je lis cet article: traducteur skype où ils utilisent des CD-DNN-HMM (réseaux neuronaux profonds dépendants du contexte avec des modèles de Markov cachés). Je peux comprendre l'idée du projet et l'architecture qu'ils ont conçue mais je ne comprends pas ce que sont les senones . Je cherchais une...
Contexte: J'ai un échantillon que je veux modéliser avec une distribution à queue lourde. J'ai des valeurs extrêmes, telles que la diffusion des observations est relativement importante. Mon idée était de modéliser cela avec une distribution Pareto généralisée, et c'est ce que j'ai fait....
Après avoir lu de nombreux articles d'apprentissage en profondeur, une sorte de sentiment brutal est qu'il existe de nombreuses astuces pour entraîner le réseau à obtenir des performances supérieures à la normale. Du point de vue des applications de l'industrie, il est très difficile de développer...
Ce ne sont pas des devoirs. Soit XXX une variable aléatoire. Si E[X]=k∈RE[X]=k∈R\mathbb{E}[X] = k \in \mathbb{R} et Var[X]=0Var[X]=0\text{Var}[X] = 0 , est-ce que Pr(X=k)=1Pr(X=k)=1\Pr\left(X = k\right) = 1 ? Intuitivement, cela semble évident, mais je ne sais pas comment je le prouverais. Je sais...
J'ai observé que la fonction lasso dans MATLAB est relativement lente. Je gère de nombreux problèmes de régression, avec généralement 1 à 100 prédicteurs et 200 à 500 observations. Dans certains cas, le lasso s'est avéré extrêmement lent (pour résoudre un problème de régression, il a fallu...
Supposons d'avoir une distribution binomiale où la priorité du paramètre est uniforme. Comment obtenir la distribution postérieure du
Supposons que les variables aléatoires et sont indépendantes et distribuées. Montrer que a un \ texte {Exp} (1) distribution.X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n=...
J'ai eu beaucoup de mal à concilier ma compréhension intuitive des distributions de probabilités avec les propriétés étranges que possèdent presque toutes les topologies sur les distributions de probabilités. Par exemple, considérons une variable aléatoire de mélange : choisissez une gaussienne...
Supposons la séquence unidimensionnelle suivante: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Les lettres A, B, C, ..ici représentent des événements «ordinaires». Les symboles #, $, %, ...ici représentent des événements «spéciaux» L'espacement temporel entre tous les événements est non uniforme...
Mon collègue et moi essayons de comprendre la différence entre la régression logistique et un SVM. De toute évidence, ils optimisent différentes fonctions objectives. Un SVM est-il aussi simple que de dire qu'il s'agit d'un classificateur discriminant qui optimise simplement la perte de charnière?...
Les valeurs typiques de l'AIC que j'ai vues pour les modèles logistiques sont en milliers, au moins en centaines. par exemple sur http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ l'AIC est 727.39 Bien qu'il soit toujours dit que l'AIC ne devrait être utilisé que pour comparer...
Le coefficient de corrélation de Matthews ( ) est une mesure pour mesurer la qualité d'une classification binaire ([Wikipedia] [1]). formulation est donnée pour la classification binaire utilisant les valeurs de vrais positifs ( ), de faux positifs ( ), de faux négatifs ( ) et de vrais négatifs ( )...
J'utilise la adonis()fonction du veganpackage pour déterminer 1) si les espèces hôtes cooccurrentes varient dans leur communauté microbienne sur plusieurs sites, et 2) si les sites sont différents. J'ai examiné tous les messages sur CV et SO, et il n'y a pas de réponse claire sur la façon de...
Je travaille beaucoup avec les modèles de séries temporelles financières, principalement AR (I) MA et Kalman. Un problème auquel je continue de faire face est la fréquence d'échantillonnage. Au départ, je pensais que si on m'offrait la possibilité d'échantillonner plus fréquemment à partir d'un...