Je m'intéresse à la construction de variables aléatoires pour lesquelles les inégalités de Markov ou Chebyshev sont serrées. Un exemple trivial est la variable aléatoire suivante. . Sa moyenne est nulle, la variance est 1 et P ( | X | ≥ 1 ) = 1 . Pour cette variable aléatoire, chebyshev est serré...
Disons que j'ai des données qui ont une certaine incertitude. Par exemple: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La nature de l'incertitude pourrait être des mesures ou des expériences répétées, ou la mesure de l'incertitude des instruments par exemple. Je voudrais lui adapter une courbe en...
Si je donne deux quantiles (q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2) et leurs emplacements correspondants (l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2) (chacun) dans l'intervalle ouvert (0,1)(0,1)(0,1) , puis-je toujours trouver les paramètres d'une distribution bêta qui a ces quantiles à les emplacements
Supposons que soit donné, puis-je dériver dans un format de formulaire fermé? E [ log( X) ]E[log(X)]\text{E}[\log(X)] E [
Je prends une donnée factice de la température par rapport aux ventes de crème glacée et la classe en utilisant K Means (n grappes = 2) pour distinguer 2 catégories (totalement factice). Maintenant, je fais une analyse en composantes principales sur ces données et mon objectif est de comprendre...
Supposons que j'exécute une régression linéaire qui a la forme .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Si est positif, cela implique-t-il une corrélation positive entre A et B ? (Inversement, une corrélation négative si β 3 est...
Je suis nouveau pour supporter les machines vectorielles. Brève explication La svmfonction du e1071package dans R offre différentes options: Classification C nu-classification une classification (pour la détection de nouveautés) régression eps nu-regression Quelles sont les différences intuitives...
Le document sur les GAN indique que le discriminateur utilise le gradient suivant pour s'entraîner: ∇θré1m∑i = 1m[ journalD (X( i )) +journal( 1 - D ( G (z( i )) ) ) ]∇θd1m∑i=1m[logD(x(i))+log(1−D(G(z(i))))]\nabla _{\theta_d} \frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1} [\log{D(x^{(i)})} + \log{(1-D(G(z^{(i)})))}]...
Ma question: dois-je faire du CV même pour un ensemble de données relativement volumineux? J'ai un ensemble de données relativement volumineux et j'appliquerai un algorithme d'apprentissage automatique à l'ensemble de données. Comme mon PC n'est pas rapide, le CV (et la recherche dans la grille)...
J'utilise la bibliothèque VAR de modèles de statistiques de python pour modéliser les données de séries temporelles financières et certains résultats m'ont laissé perplexe. Je sais que les modèles VAR supposent que les données des séries chronologiques sont stationnaires. J'ai ajusté par...
Dans The Elements of Statistical Learning , j'ai trouvé l'énoncé suivant: Il y a une qualification: les étapes initiales de dépistage non supervisé peuvent être effectuées avant de laisser des échantillons. Par exemple, nous pourrions sélectionner les 1000 prédicteurs présentant la variance la plus...
L'une des hypothèses de régression linéaire est qu'il devrait y avoir une variance constante dans les termes d'erreur et que les intervalles de confiance et les tests d'hypothèse associés au modèle reposent sur cette hypothèse. Que se passe-t-il exactement lorsque les termes d'erreur n'ont pas de...
J'ai un ensemble de données d'images larges: 1760x128. J'ai lu des tutoriels et des livres, et la plupart d'entre eux indiquent que les images d'entrée doivent être carrées et sinon, elles sont transformées en carré afin d'être entraînées dans des CNN déjà formés (sur des images carrées)....
Dans les études de psychologie, j'ai appris que nous devrions utiliser la méthode de Bonferroni pour ajuster le niveau de signification lors du test de plusieurs hypothèses sur un seul ensemble de données. Actuellement, je travaille avec des méthodes d'apprentissage automatique telles que les...
Étant donné , quel est le comportement théorique des coefficients LASSO et pourquoi?x2=2x1x2=2x1x_2 = 2 x_1 Est-ce que l'un des ou se à ou les deux?x1x1x_1x2x2x_2000 require(glmnet) x1 = runif(100, 1, 2) x2 = 2*x1 x_train = cbind(x1, x2) y = 100*x1 + 100 + runif(1) ridge.mod = cv.glmnet(x_train, y,...
Disons que je peux connaître la SVD d'une matrice :XXXX=USVTX=USVTX = USV^T Si j'ai une matrice orthogonale (c'est-à-dire que est carré et a des colonnes orthonormées), alors la SVD de estAAAAAAXAXAXA XA=USWTXA=USWTXA = USW^T où .W=ATVW=ATVW = A^TV Mais peut-on dire quelque chose sur la SVD de si a...
J'ai une question de base concernant les approches de la moyenne des modèles à l'aide de critères informatiques pour pondérer les modèles au sein d'un ensemble candidat. La plupart des sources que j'ai lues sur la moyenne du modèle préconisent de faire la moyenne des estimations des coefficients...
Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 3 ans . Malgré les approches ressemblantes et...
J'étudie actuellement la régression logistique. Mais je pas à calculer l'ordonnée à l'origine ( ) et le coefficient ( ). Je le cherchais sur Internet, mais je n'obtiens que des didacticiels utilisant Microsoft Excel ou des fonctions intégrées dans R. J'ai entendu dire qu'il pouvait être résolu par...
Les statisticiens bayésiens soutiennent que "les statistiques bayésiennes peuvent estimer des paramètres très difficiles à estimer par des méthodes fréquentistes". La citation suivante tirée de cette documentation SAS dit-elle la même chose? Il fournit des inférences conditionnelles aux données et...