Je suis un peu perdu dans le processus de régression WLS. On m'a donné un ensemble de données et ma tâche consiste à tester s'il existe une hétéroscédascité, et si c'est le cas, je dois exécuter une régression WLS. J'ai effectué le test et trouvé des preuves d'hétéroscédascité, j'ai donc besoin...
J'ai à maintes reprises rejeté ou omis de rejeter l'hypothèse nulle. En cas de non-rejet du cas, vous concluez qu'il n'y a pas suffisamment de preuves pour le rejet et vous "continuez" (c.-à-d., Soit recueillir plus de données, mettre fin à l'expérience, etc.,) Mais lorsque vous "rejetez"...
J'ai suivi plusieurs cours de statistiques au collège mais j'ai trouvé que mes études étaient très axées sur la théorie. Je me demandais si certains d'entre vous avaient un texte en statistique appliquée (au niveau universitaire) que vous recommandez ou avec une bonne
Dans le célèbre article de 1938 (« La distribution à grand échantillon du rapport de vraisemblance pour tester les hypothèses composites », Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks a dérivé la distribution asymptotique de 2×LLR2×LLR2 \times LLR (log log vraisemblance ratio ) pour...
Je comprends que nous devrions utiliser ARIMA pour modéliser une série chronologique non stationnaire. De plus, tout ce que j'ai lu dit que l'ARMA ne devrait être utilisé que pour des séries chronologiques stationnaires. Ce que j'essaie de comprendre, c'est ce qui se passe dans la pratique lors...
Je vois que les deux fonctions font partie des méthodes d'extraction de données telles que Gradient Dynamiser régresseurs. Je vois que ce sont aussi des objets séparés. Quelle est la relation entre les deux en
Pour une régression linéaire simple, le coefficient de régression peut être calculé directement à partir de la matrice de variance-covariance CCC , par Cd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} oùdddest l'indice de la variable dépendante eteeeest l'indice de la variable explicative. Si l'on n'a que la...
J'ai une question sur la sémantique sur laquelle j'aimerais avoir l'avis de mes collègues statisticiens. Nous savons que des modèles tels que la logistique, Poisson, etc. tombent sous l'égide de modèles linéaires généralisés. Le modèle comprend des fonctions non linéaires des paramètres, qui...
J'ai lu l'article suivant: Perneger (1998) Qu'est-ce qui ne va pas avec les ajustements de Bonferroni . L'auteur a résumé en disant que l'ajustement de Bonferroni a, au mieux, des applications limitées dans la recherche biomédicale et ne devrait pas être utilisé lors de l'évaluation des preuves...
En montrant que MSE peut être décomposé en variance plus le carré de Bias, la preuve dans Wikipedia a une étape, mise en évidence dans l'image. Comment cela marche-t-il? Comment l'attente est-elle insérée dans le produit de la 3e étape à la 4e étape? Si les deux termes sont indépendants, l'attente...
J'essaie de résoudre la question suivante: Le joueur A a remporté 17 des 25 matchs tandis que le joueur B a gagné 8 des 20 - y a-t-il une différence significative entre les deux ratios? La chose à faire dans R qui me vient à l'esprit est la suivante: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE)...
La question est très simple: pourquoi, lorsque nous essayons d'adapter un modèle à nos données, linéaires ou non linéaires, essayons-nous généralement de minimiser la somme des carrés d'erreurs pour obtenir notre estimateur pour le paramètre du modèle? Pourquoi ne pas choisir une autre fonction...
J'essaie donc de faire de la pré-formation sur des images d'humains en utilisant des filets convolutionnels. Je lis les journaux ( article1 et Epais2 ) et ce lien stackoverflow , mais je ne suis pas sûr que je suis comprendre la structure des filets (il est pas bien défini dans les journaux). Des...
Je suis intéressé par la sélection de modèles dans un cadre de séries chronologiques. Pour être concret, supposons que je veuille sélectionner un modèle ARMA à partir d'un pool de modèles ARMA avec différents ordres de décalage. L' intention ultime est la prévision . La sélection du modèle peut...
Dans un certain sens, c'est une croix de ma part de math.stackexchange , et j'ai le sentiment que ce site pourrait fournir un large public. Je recherche une introduction mathématique au machine learning. En particulier, beaucoup de littérature qui peut être trouvée est relativement imprécise et...
Je sais que si la médiane et la moyenne sont approximativement égales, cela signifie qu'il y a une distribution symétrique, mais dans ce cas particulier, je ne suis pas certain. La moyenne et la médiane sont assez proches (seulement une différence de 0,487 m / gallon), ce qui m'amènerait à dire...
Je viens de commencer à étudier les statistiques et les modèles. Actuellement, je crois comprendre que nous utilisons le MLE pour estimer le ou les meilleurs paramètres d'un modèle. Cependant, lorsque j'essaie de comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones, il semble qu'ils utilisent...
Je me demandais quels sont les différents cas d'utilisation pour les deux algorithmes, Descente de coordonnées et Descente de gradient . Je sais que la descente de coordonnées a des problèmes avec les fonctions non lisses mais elle est utilisée dans des algorithmes populaires comme SVM et LASSO. La...
Dans l'inférence statistique , le problème 9.6b, une "région de plus haute densité (HDR)" est mentionné. Cependant, je n'ai pas trouvé la définition de ce terme dans le livre. Un terme similaire est la plus haute densité postérieure (HPD). Mais cela ne rentre pas dans ce contexte, car 9.6b ne...
Soit X1X1X_1 et deux iidrv où . Je voudrais connaître la distribution pour .X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Le mieux que je puisse faire est de prendre la série Taylor des deux et de faire en sorte que la différence soit...