J'ai du mal à interpréter certains résultats. Je fais une régression liée hiérarchique avec ecoreg. Si j'entre le code, je reçois une sortie avec des rapports de cotes, des rapports de confiance et une probabilité logarithmique maximisée 2x. Cependant, je ne comprends pas entièrement comment...
Le nombre d'accidents par jour est une variable aléatoire de Poisson avec le paramètre , sur 10 jours choisis au hasard, le nombre d'accidents a été observé comme 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, ce qui sera un estimateur sans biais de e λ ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} J'ai essayé de tenter de cette manière: Nous...
Supposons que nous remplaçons la fonction de perte de la régression logistique (qui est normalement log-vraisemblance) par le MSE. Autrement dit, le rapport de cotes logarithmique doit toujours être une fonction linéaire des paramètres, mais minimiser la somme des différences au carré entre la...
Quelqu'un pourrait-il me dire pourquoi j'obtiens des résultats différents à partir des Rmoindres carrés pondérés et de la solution manuelle par opération matricielle ? Plus précisément, j'essaie de résoudre manuellement , où est la matrice diagonale des poids, est la matrice de données, est la...
Ma question concerne la relation entre l'hypothèse de codage efficace qui est décrite sur la page Wikipedia sur le codage efficace et les algorithmes d'apprentissage des réseaux de neurones. Quelle est la relation entre l'hypothèse de codage efficace et les réseaux de neurones? Existe-t-il des...
Cette question est venue au travail lorsque quelqu'un m'a demandé quelle était la relation entre un centile et un intervalle de confiance, et j'ai eu beaucoup de mal à articuler mes pensées. Le contexte était une question très simple concernant l'estimation d'un intervalle de confiance à 95% sur...
Une valeur de p est la probabilité d'obtenir une statistique au moins aussi extrême que celle observée dans les données d'échantillon en supposant que l'hypothèse nulle ( ) est vraie.H0H0H_0 Graphiquement, cela correspond à l'aire définie par la statistique de l'échantillon sous la distribution...
Contexte: J'utilise l'approximation de la valeur Q du réseau neuronal dans ma tâche d'apprentissage par renforcement. L'approche est exactement la même que celle décrite dans cette question , mais la question elle-même est différente. Dans cette approche, le nombre de sorties est le nombre...
J'ai besoin d'un algorithme pour échantillonner une distribution multinomiale tronquée. C'est, X⃗ ∼ 1ZpX11… PXkkX1! … Xk!X→∼1Zp1X1…pkXkX1!…Xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} où est une constante de normalisation, a composantes positives et . Je ne considère...
Étant donné que l'erreur standard d'une régression linéaire est généralement donnée pour la variable de réponse, je me demande comment obtenir des intervalles de confiance dans l'autre sens - par exemple pour une ordonnée à l'origine. Je peux visualiser ce que cela pourrait être, mais je suis sûr...
Considérez la fonction r(x)=E(Y∣X=x)r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Cela a été appelé la fonction de régression dans un manuel que j'utilise. J'essaie de comprendre la relation entre cette fonction et le modèle de régression linéaire classique. Donc, je sais que c'est un théorème *...
Compte tenu de 3 variables aléatoires , et . et sont indépendants. et sont indépendants. Intuitivement, je suppose que et sont indépendants. Est-ce le cas et comment puis-je le prouver
Est-il possible de calculer l'espérance d'une fonction d'une variable aléatoire avec seulement le CDF du VR? Dis que j'ai une fonctiong(x)g(x)g(x) qui a la propriété ∫∞−∞g(x)dx≤∞∫−∞∞g(x)dx≤∞\int_{-\infty}^{\infty}g(x)dx \leq \infty et la seule information que j'ai sur la variable aléatoire est le...
Le problème auquel je fais face est la prévision des valeurs de séries chronologiques. Je regarde une série chronologique à la fois et sur la base par exemple de 15% des données d'entrée, je voudrais prédire ses valeurs futures. Jusqu'à présent, je suis tombé sur deux modèles: LSTM (mémoire à court...
J'écris actuellement un algorithme de confidentialité différentielle en utilisant le mécanisme de Laplace. Malheureusement, je n'ai aucune expérience en statistique, donc beaucoup de termes me sont inconnus. Alors maintenant, je trébuche sur le terme: bruit de Laplace . Pour rendre un différentiel...
Je sais que je l'ai vu dans les deux sens, donc y a-t-il une différence entre les deux, et laquelle est la plus communément
J'essaie d'interpréter les résultats d'un article, où ils ont appliqué une régression multiple pour prédire divers résultats. Cependant les (coefficients B normalisés définis comme où est la personne à charge variable et est un prédicteur) rapporté ne semble pas correspondre au rapporté :β x 1 = B...
Supposons que j'adapte une régression binomiale et que j'obtienne les estimations ponctuelles et la matrice de variance-covariance des coefficients de régression. Cela me permettra d'obtenir un IC pour la proportion attendue de succès dans une future expérience, , mais j'ai besoin d'un IC pour la...
J'évalue actuellement un modèle de volatilité stochastique avec les méthodes de Markov Chain Monte Carlo. Ainsi, j'implémente les méthodes d'échantillonnage de Gibbs et Metropolis. En supposant que je prenne la moyenne de la distribution postérieure plutôt qu'un échantillon aléatoire, est-ce ce que...
Je travaille actuellement sur la mise en œuvre d'une méthode utilisée dans un article populaire intitulé "Je viens de générer deux millions de régressions". L'idée de base derrière cela est qu'il y a certains cas où il n'est pas évident quels contrôles devraient être inclus dans le modèle. Dans ce...