Une régression logistique à l'aide de lme4 se termine par Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Une cause probable de cette erreur est apparemment une insuffisance de rang. Qu'est-ce qu'une déficience de rang et comment devrais-je y
Je sais que k-means n'est pas supervisé et qu'il est utilisé pour la mise en cluster, etc., et que k-NN est supervisé. Mais je voulais connaître des différences concrètes entre les
Supposons que je dispose d’un ensemble d’échantillons de données d’une distribution inconnue ou complexe et que je veuille effectuer une inférence sur une statistique TTT des données. Mon inclinaison par défaut est de simplement générer un tas d'échantillons bootstrap avec le remplacement, et...
Je sais approximativement et officieusement ce qu'est un intervalle de confiance. Cependant, je n'arrive pas à comprendre un détail assez important: selon Wikipedia: Un intervalle de confiance ne permet pas de prédire que la vraie valeur du paramètre a une probabilité particulière d’être dans...
Étant donné que le logiciel peut maintenant calculer le test exact de Fisher si facilement de nos jours , existe-t-il des circonstances dans lesquelles, théoriquement ou pratiquement, le test du khi-carré est réellement préférable au test exact de Fisher? Les avantages du test exact de Fisher...
Je s'adapter quelques modèles à effets mixtes ( en particulier les modèles longitudinaux) en utilisant lme4dans Rmais je voudrais vraiment maîtriser les modèles et le code qui va avec eux. Cependant, avant de plonger avec les deux pieds (et d'acheter des livres), je veux être sûr d'apprendre la...
Est-il toujours valable d'inclure une interaction bidirectionnelle dans un modèle sans inclure les effets principaux? Et si votre hypothèse ne concerne que l'interaction, avez-vous encore besoin d'inclure les principaux
Nous savons tous que le mantra "la corrélation n'implique pas la causalité" est utilisé par tous les étudiants en statistiques de première année. Il y a quelques bons exemples ici pour illustrer l'idée. Mais parfois , la corrélation n'implique la causalité. L'exemple suivant tire de cette page...
J'aime le livre de G van Belle sur les règles statistiques statistiques , et dans une moindre mesure, les erreurs communes en statistique (et comment les éviter) de Phillip I Good et James W. Hardin. Ils traitent des pièges courants lors de l'interprétation des résultats d'études expérimentales et...
Le wiki aborde les problèmes qui se posent lorsque la multicollinéarité est un problème en régression linéaire. Le problème fondamental est que la multicolinéarité aboutit à des estimations de paramètres instables, ce qui rend très difficile l'évaluation de l'effet des variables indépendantes sur...
On sait que la médiane résiste aux valeurs aberrantes. Si tel est le cas, quand et pourquoi utiliserions-nous la moyenne en premier lieu? Une chose à laquelle je peux penser est peut-être de comprendre la présence de valeurs aberrantes, c’est-à-dire que si la médiane est loin de la moyenne, la...
Comment différentes méthodes de validation croisée se comparent-elles en termes de variance et de biais du modèle? Ma question est en partie motivée par ce fil: nombre optimal de plis en validation croisée de: est leave-one-out CV toujours le meilleur choix? KKKK. La réponse suggérée ici suggère...
Je suis novice en apprentissage automatique et j'essaie de comprendre comment appliquer le réseau de neurones à la prévision de séries chronologiques. J'ai trouvé des ressources liées à ma requête, mais il me semble que je suis encore un peu perdu. Je pense qu'une explication de base sans trop de...
Dans quelles circonstances faut-il envisager d'utiliser des méthodes de régularisation (régression de crête, de lasso ou de moindre angle) au lieu de MCO? Au cas où cela aiderait à orienter la discussion, mon intérêt principal est d'améliorer la précision
Quelle est la différence entre les trois termes ci-dessous? percentile quantile quartile
Regardez ce graphique Excel: La ligne du meilleur ajustement du «bon sens» apparaîtrait comme une ligne presque verticale au centre des points (modifiée à la main en rouge). Cependant, la ligne de tendance linéaire décidée par Excel est la ligne noire diagonale indiquée. Pourquoi Excel a-t-il...
La fonction d'activation de tanh est: tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 Où , la fonction sigmoïde, est définie comme suit: .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} Des questions: Est-ce vraiment important...
Je cherche une définition non technique du lasso et de son
Lors de la résolution de problèmes métiers à l'aide de données, il est courant qu'au moins une hypothèse clé selon laquelle les statistiques classiques sous-goupilles sont invalides est invalide. La plupart du temps, personne ne se soucie de vérifier ces hypothèses pour ne jamais le savoir. Par...
J'ai souvent rencontré le terme "solution de forme fermée". Que signifie une solution sous forme fermée? Comment détermine-t-on si une solution proche existe pour un problème donné? En recherchant en ligne, j'ai trouvé des informations, mais rien dans le cadre de l'élaboration d'un modèle /...