Prenez 20 points aléatoires dans un espace de 10 000 dimensions avec chaque coordonnée iid de . Répartissez-les en 10 paires («couples») et ajoutez la moyenne de chaque paire («un enfant») à l'ensemble de données. Ensuite, faites PCA sur les 30 points résultants et tracez PC1 vs...
Prenons le cas décrit ci-dessous, tiré de Peacock (1972). Ce passage semble impliquer que le jeune statisticien fait une déclaration intelligente et correcte. Mais l'est-il?
Dans le Deep Learning de François Chollet avec Python, il est écrit: Par conséquent, le réglage de la configuration du modèle en fonction de ses performances sur l'ensemble de validation peut rapidement entraîner un surajustement de l'ensemble de validation, même si votre modèle n'est jamais...
Description générale Un estimateur efficace (dont la variance d'échantillon est égale à la borne de Cramér – Rao) maximise-t-il la probabilité d'être proche du vrai paramètre ?θθ\theta Disons que nous comparons la différence ou la différence absolue entre l'estimation et le vrai...
Dans le scikit, apprendre des documents sur l'étalonnage des probabilités, ils comparent la régression logistique avec d'autres méthodes et remarquent que la forêt aléatoire est moins bien étalonnée que la régression logistique. Pourquoi la régression logistique est-elle bien calibrée? Comment...
Un ami m'a posé la question suivante. Je n'ai pas pu l'aider mais j'espère que quelqu'un pourra me l'expliquer. Je n'ai pas pu trouver d'exemple similaire. Merci pour toute aide et explication. Q: Les résultats de 100 expériences de lancer de pièces sont enregistrés comme 0 = "Queue" et 1 = "Tête"....
Considérons le bayésien . De manière asymptotique, son maximum se produit à l'estimation MLE , qui maximise simplement la probabilité .θ ∣ Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθFθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Tous ces concepts - prieurs bayésiens, maximisation de la...
Je travaille sur un problème d'inférence de grande dimension (environ 2000 paramètres de modèle) pour lequel nous sommes capables d'effectuer de manière robuste une estimation MAP en trouvant le maximum global du log-postérieur en utilisant une combinaison d'optimisation basée sur un gradient et un...
Supposons que et sont des variables aléatoires géométriques indépendantes avec le paramètre . Quelle est la probabilité que ?X1X1X_1X2X2X_2pppX1≥X2X1≥X2X_1 \geq X_2 Je suis confus à propos de cette question car on ne nous dit rien sur et part leur géométrie. Ne serait-ce pas parce que et peuvent...
J'ai donc lu quelques livres (ou des parties d'entre eux) sur la modélisation (F. Harrell's "Regression Modeling Strategies" entre autres), car ma situation actuelle est que je dois faire un modèle logistique basé sur des données de réponse binaires. J'ai à la fois des données continues,...
Supposons que j'ai trois groupes indépendants, avec respectivement .μ1, μ2, μ3μ1, μ2, μ3\mu_1,~ \mu_2,~\mu_3 Comment puis-je tester si ou non en utilisant des échantillons de chaque groupe?μ1<μ2<μ3μ1<μ2<μ3\mu_1 < \mu_2
J'essaie d'avoir une intuition plus claire derrière: "Si rend plus probable alors rend plus probable" ieUNEAABBBBBBUNEAA Soit la taille de l'espace dans lequel se trouvent et , puisn ( S)n(S)n(S)UNEAABBB Revendication: doncP( B | A ) > P( B )P(B|A)>P(B)P(B|A)>P(B)n ( A B ) / n ( A ) > n (...
J'apprends actuellement la régression des crêtes et j'étais un peu confus au sujet de la pénalisation des modèles plus complexes (ou de la définition d'un modèle plus complexe). D'après ce que je comprends, la complexité du modèle n'est pas nécessairement en corrélation avec l'ordre polynomial....
J'ai trouvé une solution qui disait que si le carré d'une série chronologique est stationnaire, la série chronologique d'origine l'est aussi, et vice-versa. Cependant, je ne semble pas en mesure de le prouver, quelqu'un a une idée si c'est vrai, et si c'est comment le
Je travaille sur un modèle de régression logistique. J'ai vérifié le résumé du modèle qui est construit sur 5 variables indépendantes dont l'une n'est pas significative avec une valeur P de 0,74. Je souhaite savoir si nous supprimons directement la variable ou existe-t-il un autre moyen de vérifier...
Imaginez que vous ayez un polygone défini par un ensemble de coordonnées et son centre de masse est à . Vous pouvez traiter le polygone comme une distribution uniforme avec une limite polygonale. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Je recherche une méthode qui...
Dans les commentaires ci - dessous un de mes messages, Glen_b et moi discutions comment les distributions discrètes ont nécessairement une moyenne et une variance dépendantes. Pour une distribution normale, cela a du sens. Si je te raconteX¯X¯\bar{x}, vous ne savez pas quoi s2s2s^2 est, et si je...
J'implémente la validation croisée et calcule des métriques d'erreur telles que RMSE, , MAE, MSE, etc.R2R2R^2 RMSE et MAE peuvent-ils avoir la même
J'essaie de faire face à une analyse du temps sur événement en utilisant des résultats binaires répétés. Supposons que le temps écoulé soit mesuré en jours, mais pour le moment, nous discrétisons le temps en semaines. Je veux approximer un estimateur de Kaplan-Meier (mais tenir compte des...
Je fais de la lecture et voici la définition que j'ai tirée du livre de DeGroot: Est-ce à dire que les paramètres sont les mêmes? Par exemple, supposons que X est distribué lognormalement et Y est normalement distribué où Y = log (X). Est-ce à dire que X et Y ont la même moyenne et les mêmes écarts...