Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Existe-t-il un moyen simple dans R de créer une régression linéaire sur un modèle avec 100...
Intro: J'ai un ensemble de données avec un problème classique "grand p, petit n". Le nombre d'échantillons disponibles n = 150 tandis que le nombre de prédicteurs possibles p = 400. Le résultat est une variable continue. Je veux trouver les descripteurs les plus "importants", c'est-à-dire ceux qui...
Il y a eu de bonnes questions sur le traitement des données déséquilibrées dans le contexte de la classification , mais je me demande ce que les gens font pour échantillonner pour la régression. Supposons que le domaine problématique soit très sensible au signe, mais seulement quelque peu sensible...
Supposons que je suis consultant et que je souhaite expliquer à mon client l'utilité de l'intervalle de confiance. Le client me dit que mes intervalles sont trop larges pour être utiles et il préférerait en utiliser des moitié moins larges. Comment dois-je répondre?
La cohérence est évidemment un estimateur de propriété naturel et important, mais y a-t-il des situations où il peut être préférable d'utiliser un estimateur incohérent plutôt que cohérent? Plus précisément, existe-t-il des exemples d'estimateur incohérent qui surpasse un estimateur cohérent...
Je veux effectuer un regroupement K-means sur les objets que j'ai, mais les objets ne sont pas décrits comme des points dans l'espace, c'est-à-dire par objects x featuresensemble de données. Cependant, je suis capable de calculer la distance entre deux objets quelconques (il est basé sur une...
Je veux mieux comprendre les packages R Larset Glmnet, qui sont utilisés pour résoudre le problème Lasso: (pour Variables et échantillons, voir www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf à la page 3)m i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yje- β0- xTjeβ)2+ λ | | β|
Je voudrais adapter un modèle linéaire (lm) où la variance des résidus dépend clairement de la variable explicative. Pour ce faire, je sais utiliser glm avec la famille Gamma pour modéliser la variance, puis mettre son inverse dans les poids de la fonction lm (exemple:
La deuxième question est que j'ai trouvé dans une discussion quelque part sur le Web parler de "clustering supervisé", pour autant que je sache, le clustering n'est pas supervisé, alors quelle est exactement la signification derrière "clustering supervisé"? Quelle est la différence en ce qui...
Je sais que avec constantes, donc étant donné , c'est facile à résoudre. Je sais aussi que vous ne pouvez pas l'appliquer quand c'est une fonction non linéaire, comme dans ce cas , et pour résoudre cela, je dois faire une approximation avec Taylor. Donc ma question est de savoir comment résoudre ??...
Je suis un ingénieur logiciel qui cherche à construire un outil de test A / B. Je n'ai pas une solide expérience en statistiques, mais j'ai fait pas mal de lecture au cours des derniers jours. Je suis la méthodologie décrite ici et résumerai les points pertinents ci-dessous. L'outil permettra aux...
Mis à part certaines circonstances uniques où nous devons absolument comprendre la relation moyenne conditionnelle, quelles sont les situations où un chercheur devrait choisir l'OLS plutôt que la régression quantile? Je ne veux pas que la réponse soit "s'il n'y a aucune utilité à comprendre les...
Je voulais expérimenter avec un réseau de neurones pour un problème de classification auquel je suis confronté. Je suis tombé sur des articles qui parlent de RBM. Mais d'après ce que je peux comprendre, ils ne sont pas différents d'avoir un réseau neuronal multicouche. Est-ce exact? De plus, je...
Supposons qu'une variable aléatoire ait une borne inférieure et une borne supérieure [0,1]. Comment calculer la variance d'une telle
Pour la variance non pondérée il existe la variance d'échantillon corrigée du biais, lorsque la moyenne a été estimée à partir des mêmes données: Var(X):=1Var(X):=1n∑i(xi−μ)2Var(X):=1n∑i(xi−μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i -
Lorsque nous travaillons avec de nombreuses variables d'entrée, nous nous préoccupons souvent de la multicolinéarité . Il existe un certain nombre de mesures de la multicolinéarité qui sont utilisées pour détecter, réfléchir et / ou communiquer la multicolinéarité. Voici quelques recommandations...
Le package randomForest de R ne peut pas gérer le facteur avec plus de 32 niveaux. Lorsqu'il reçoit plus de 32 niveaux, il émet un message d'erreur: Ne peut pas gérer les prédicteurs catégoriels avec plus de 32 catégories. Mais les données dont je dispose ont plusieurs facteurs. Certains d'entre...
L'apprentissage automatique est-il un sujet important pour tout statisticien de se familiariser? Il semble que l'apprentissage automatique soit une statistique. Pourquoi les programmes de statistiques (premier cycle et cycles supérieurs) ne nécessitent-ils pas un apprentissage
Je comprends que le test de Wald pour les coefficients de régression est basée sur la propriété suivante qui détient asymptotiquement (par exemple Wasserman (2006): Toutes les statistiques , pages 153, 214-215): oùβdésigne le coefficient de régression estimé,^soi(β)représente l'erreur type du...
Je passe actuellement par "Raisonnement Bayésien et Apprentissage Machine" par David Barber et c'est un livre extrêmement bien écrit et engageant pour apprendre les fondamentaux. Donc, une question à quelqu'un qui l'a déjà fait. Quels sont les prochains livres que je devrais parcourir après avoir...