J'ai une vague idée de ce qu'est une méthode de transmission de messages: un algorithme qui construit une approximation d'une distribution en construisant itérativement des approximations de chacun des facteurs de la distribution conditionnelle à toutes les approximations de tous les autres...
J'ai quelques données (158 cas) qui ont été dérivées d'une réponse d'échelle de Likert à 21 éléments de questionnaire. Je veux / dois vraiment effectuer une analyse de régression pour voir quels éléments du questionnaire prédisent la réponse à un élément global (satisfaction). Les réponses ne sont...
J'interviewe des personnes pour un poste de développeur / chercheur d'algorithmes dans un contexte de statistiques / d'apprentissage automatique / d'exploration de données. Je recherche des questions à poser pour déterminer, en particulier, la familiarité, la compréhension et la fluidité d'un...
J'ai des maillages 3D triangulés. Les statistiques pour les zones triangulaires sont les suivantes: Min 0,000 Max 2341.141 Moyenne 56,317 Std dev 98.720 Alors, cela signifie-t-il quelque chose de particulièrement utile à propos de l'écart-type ou suggère-t-il qu'il y a des bogues dans son calcul,...
Ma question de base est: comment échantillonner à partir d'une distribution incorrecte? Est-il même judicieux d'échantillonner à partir d'une distribution incorrecte? Le commentaire de Xi'an ici répond en quelque sorte à la question, mais je cherchais plus de détails à ce sujet. Plus spécifique à...
J'essaie de modéliser certaines données sur les heures d'arrivée des trains. Je voudrais utiliser une distribution qui capture "plus j'attends, plus le train va apparaître" . Il semble qu'une telle distribution devrait ressembler à un CDF, de sorte que P (train apparaîtra | attendu 60 minutes) soit...
Je lis un manuel Gaussian Process for Machine Learning de CE Rasmussen et CKI Williams et j'ai du mal à comprendre ce que signifie la distribution sur les fonctions . Dans le manuel, un exemple est donné, qu'il faut imaginer une fonction comme un vecteur très long (en fait, il devrait être...
Parfois, j'ai vu des manuels se référer au deuxième paramètre de la distribution normale comme l'écart-type et la variance. Par exemple, la variable aléatoire X ~ N (0, 4). Il n'est pas clair si sigma ou sigma au carré est égal à 4. Je veux juste découvrir la convention générale qui est utilisée...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
En lisant les notes de Blake Master sur la conférence de Peter Thiel sur les start-ups, je suis tombé sur cette métaphore de la frontière technologique: Imaginez le monde couvert d'étangs, de lacs et d'océans. Vous êtes dans un bateau, dans un plan d'eau. Mais c'est extrêmement brumeux, donc vous...
Pour les données normalement distribuées, l'écart type σσ\sigma et l'écart médian absolu MADMAD\text{MAD} sont liés par: σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,σ=Φ−1(3/4)⋅MAD≈1.4826⋅MAD,\sigma=\Phi^{-1}(3/4)\cdot \text{MAD}\approx1.4826\cdot\text{MAD}, où Φ()Φ()\Phi() est la fonction de distribution cumulative...
J'ai deux ensembles de données (données source et cible) qui suivent la distribution différente. J'utilise MMD - qui est une distribution de distance non paramétrique - pour calculer la distribution marginale entre les données source et cible. données source, Xs données cibles, Xt matrice...
L'addition, la soustraction, la multiplication et la division de variables aléatoires normales sont bien définies, mais qu'en est-il des opérations trigonométriques? Par exemple, supposons que j'essaie de trouver l'angle d'une cale triangulaire (modélisée comme un triangle à angle droit) avec les...
J'espère que ce n'est pas une question idiote. Disons que j'ai une distribution continue arbitraire. J'ai également une statistique, et j'aimerais utiliser cette distribution arbitraire pour obtenir une valeur de p pour cette statistique. Je me rends compte que dans R, il est facile de le faire...
Donc, quand je suppose que les termes d'erreur sont normalement distribués dans une régression linéaire, qu'est-ce que cela signifie pour la variable de réponse, yyy
J'ai de la difficulté à comprendre l'interprétation des 2 échantillons de test KS et la différence avec un test t régulier entre 2 groupes. Disons que j'ai des hommes et des femmes qui font une tâche et que je recueille des scores de cette tâche. Mon objectif ultime est de déterminer si les hommes...
J'essaie de dessiner des parcelles de violon et je me demande s'il existe une meilleure pratique acceptée pour les mettre à l'échelle entre les groupes. Voici trois options que j'ai essayées en utilisant l' mtcarsensemble de données R (Motor Trend Cars de 1973, trouvé ici ). Largeurs égales Semble...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Dans un article de recherche sur l'analyse de sensibilité d'un modèle d'équation différentielle ordinaire d'un système dynamique, l'auteur a fourni la distribution d'un paramètre de modèle en tant que distribution normale (moyenne = 1e-4, std = 3e-5) tronquée à la plage [0,5e -4 1,5e-4]. Il utilise...
J'essaie de reproduire un algorithme de prédiction existant, transmis par un chercheur à la retraite. La première étape consiste à ajuster certaines données observées à une distribution de Weibull, pour obtenir une forme et une échelle qui seront utilisées pour prédire les valeurs futures....