Je suis relativement nouveau dans les statistiques et j'apprécierais de pouvoir mieux comprendre cela. Dans mon domaine, il existe un modèle de formulaire couramment utilisé: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Lorsque les gens adaptent le modèle aux données, ils le linéarisent généralement...
Je recherche une référence où il est prouvé que la moyenne harmonique x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimise (en ) la somme des erreurs relatives au carrézzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Contexte Je conçois une simulation Monte Carlo qui combine les sorties de séries de modèles, et je veux être sûr que la simulation me permettra de faire des affirmations raisonnables sur la probabilité du résultat simulé et la précision de cette estimation de probabilité. La simulation trouvera la...
La question d'hier Déterminer l'exactitude du modèle qui estime la probabilité d'un événement m'a rendu curieux au sujet de la notation des probabilités. Le score de Brier est une mesure d'erreur quadratique moyenne. Est-ce que l'analogue signifie une mesure absolue des performances d'erreur...
Existe-t-il un moyen plus scientifique de déterminer le nombre de chiffres significatifs à déclarer pour une moyenne ou un intervalle de confiance dans une situation qui est assez standard - par exemple, la première année au collège. J'ai vu Nombre de chiffres significatifs à mettre dans un tableau...
Comment la matrice d'erreur var / cov est-elle calculée par les progiciels d'analyse statistique dans la pratique? Cette idée m'est claire en théorie. Mais pas en pratique. Je veux dire, si j'ai un vecteur de variables aléatoires , je comprends que la matrice de variance / covariance recevra le...
Je lis l'article Anderson propagation (Error propagation by the Monte Carlo in geochemical calculs), et il y a quelque chose que je ne comprends pas très bien. Considérons quelques données mesurées et un programme qui les traite et renvoie une valeur donnée. Dans l'article, ce programme est utilisé...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
J'ai deux méthodes analytiques différentes qui peuvent mesurer la concentration d'une molécule particulière dans une matrice (par exemple mesurer la quantité de sel dans l'eau) Les deux méthodes sont différentes et chacune a sa propre erreur. Les moyens permettant de montrer les deux méthodes sont...
En choisissant le paramètre de régularisation lambda dans Ridge ou Lasso, la méthode recommandée consiste à essayer différentes valeurs de lambda, à mesurer l'erreur dans l'ensemble de validation et enfin à choisir la valeur de lambda qui renvoie l'erreur la plus faible. Ce n'est pas pour moi si la...
J'ai utilisé un large éventail de tests pour mes données de thèse, des ANOVA paramétriques et des tests t aux tests Kruskal-Wallis non paramétriques et Mann-Whitneys, ainsi que des ANOVA bidirectionnelles transformées par rang et des GzLM avec binaire, poisson et données proportionnelles....
J'assiste à un cours d'analyse de données et certaines de mes idées bien ancrées sont ébranlées. À savoir, l'idée que l'erreur (epsilon), ainsi que toute autre sorte de variance, ne s'applique (donc je pensais) qu'à un groupe (un échantillon ou une population entière). Maintenant, on nous apprend...
Pardonnez-moi si j'ai raté quelque chose d'assez évident. Je suis physicien avec ce qui est essentiellement une distribution (histogramme) centrée sur une valeur moyenne qui se rapproche d'une distribution normale. La valeur importante pour moi est l'écart type de cette variable aléatoire...
J'essaie d'utiliser le neuralnetpackage de R (documentation ici ) pour la prédiction. Voici ce que j'essaie de faire: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <-...
Le titre dit tout. Je comprends que les moindres carrés et le maximum de vraisemblance donneront le même résultat pour les coefficients de régression si les erreurs du modèle sont normalement distribuées. Mais que se passe-t-il si les erreurs ne sont pas normalement distribuées? Pourquoi les deux...
Je n'arrive pas à trouver une méthode générale pour dériver des erreurs standard n'importe où. J'ai regardé sur Google, ce site Web et même dans des manuels, mais tout ce que je peux trouver, c'est la formule des erreurs standard pour la moyenne, la variance, la proportion, le rapport de risque,...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Je voudrais estimer l'incertitude ou la fiabilité d'une courbe ajustée. Je ne nomme pas intentionnellement une quantité mathématique précise que je recherche, car je ne sais pas ce que c'est. Ici, (énergie) est la variable dépendante (réponse) et (volume) est la variable indépendante. Je voudrais...
Avant de soumettre ma méta-analyse, je veux faire un graphique en entonnoir pour tester l'hétérogénéité et le biais de publication. J'ai la taille d'effet groupée et les tailles d'effet de chaque étude, qui prennent des valeurs de -1 à +1. J'ai les tailles d'échantillon n1, n2 pour les patients et...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...