Quelle est la différence pratique entre la métrique de Wasserstein et la divergence de Kullback-Leibler ? La métrique de Wasserstein est également appelée distance du moteur de la Terre . De Wikipédia: La métrique de Wasserstein (ou Vaserstein) est une fonction de distance définie entre les...
Est-il vrai que les méthodes bayésiennes ne conviennent pas? (J'ai vu des articles et des tutoriels faisant cette affirmation) Par exemple, si nous appliquons un processus gaussien au MNIST (classification des chiffres manuscrits), mais que nous ne lui montrons qu'un seul échantillon,...
En lisant le test KS à 2 échantillons, je comprends exactement ce qu'il fait, mais je ne comprends pas pourquoi cela fonctionne . En d'autres termes, je peux suivre toutes les étapes pour calculer les fonctions de distribution empiriques, trouver la différence maximale entre les deux pour trouver...
Lors de la recherche de séries chronologiques dans R, j'ai trouvé que arima seules les valeurs de coefficient et leurs erreurs standard du modèle ajusté étaient fournies. Cependant, je veux également obtenir la valeur de p des coefficients. Je n'ai trouvé aucune fonction qui donne la signification...
J'utilise JMP pour examiner les différences de couverture végétale dans les groupes de formes de croissance (arbres, arbustes, forbes, etc.) avant et après trois traitements avec un témoin. Ma taille d'échantillon est petite (n = 5) et la plupart de mes distributions ne sont pas normalement...
J'ai l'impression que cela a peut-être été demandé ailleurs, mais pas vraiment avec le type de description de base dont j'ai besoin. Je sais que non paramétrique s'appuie sur la médiane au lieu de la moyenne pour comparer ... quelque chose. Je crois également qu'il repose sur des "degrés de...
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...
Est-il possible de contrôler le coût des erreurs de classification dans le package R randomForest ? Dans mon propre travail, les faux négatifs (par exemple, le fait de manquer par erreur qu'une personne peut avoir une maladie) sont beaucoup plus coûteux que les faux positifs. Le package rpart...
Je me demandais si quelqu'un avait une idée ou une intuition derrière la différence entre la variation de l'information et l' indice Rand pour comparer les regroupements. J'ai lu l'article « Comparing Clusterings - An Information Based Distance » de Marina Melia (Journal of Multivariate Analysis,...
Salut, j'essaie de trouver l'équivalent non paramétrique d'une ANOVA bidirectionnelle (conception 3x4) qui est capable d'inclure des interactions. D'après ma lecture de Zar 1984 "Analyse biostatistique", cela est possible en utilisant une méthode proposée par Scheirer, Ray et Hare (1976),...
Existe-t-il un test statistique paramétrique et non paramétrique? Cette question a été posée par un panel d'entrevues. Est-ce une question
Plus récemment, j'ai lu deux articles. Le premier concerne l'historique de la corrélation et le second concerne la nouvelle méthode appelée coefficient d'information maximal (MIC). J'ai besoin de votre aide pour comprendre la méthode MIC pour estimer les corrélations non linéaires entre les...
Si le modèle ne satisfait pas aux hypothèses ANOVA (normalité notamment), s'il est unidirectionnel, le test non paramétrique de Kruskal-Wallis est recommandé. Mais que faire si vous avez plusieurs
Je voudrais tester l'hypothèse que deux échantillons sont tirés de la même population, sans faire d'hypothèses sur la distribution des échantillons ou la population. Comment dois-je procéder? D'après Wikipédia, j'ai l'impression que le test de Mann Whitney U devrait convenir, mais il ne semble pas...
Apparemment, le coefficient de corrélation de Pearson est paramétrique et le rho de Spearman n'est pas paramétrique. J'ai du mal à comprendre cela. Si je comprends bien, Pearson est calculé comme et Spearman est calculé de la même manière, sauf que nous substituons toutes les valeurs à leurs...
Comment puis-je calculer l'intervalle de confiance d'une moyenne dans un échantillon non distribué normalement? Je comprends que les méthodes d'amorçage sont couramment utilisées ici, mais je suis ouvert à d'autres options. Pendant que je recherche une option non paramétrique, si quelqu'un peut me...
J'utilise de plus en plus les GAM. Lorsque je vais fournir des références pour leurs divers composants (sélection des paramètres de lissage, différentes bases de splines, valeurs de p des termes lisses), ils proviennent tous d'un chercheur - Simon Wood, à l'Université de Bath, en Angleterre. Il est...
J'ai lu (par exemple, ici ) que le noyau Epanechnikov est optimal, au moins dans un sens théorique, lors de l'estimation de la densité du noyau. Si cela est vrai, pourquoi le gaussien apparaît-il si fréquemment comme noyau par défaut, ou dans de nombreux cas le seul noyau, dans les bibliothèques...
Je suis à la recherche d'un bon tutoriel sur le clustering des données en Rutilisant le processus de dirichlet hiérarchique (HDP) (l'une des méthodes bayésiennes non paramétriques récentes et populaires). Il existe DPpackage(à mon humble avis, le plus complet de tous ceux disponibles) Rpour...
Je cherche un moyen de visualiser les classements subjectifs, séparés de mes tests non paramétriques. J'ai demandé à 12 participants de classer 8 éléments différents en fonction de différents critères subjectifs (classements séparés pour chacun). Pour tout ensemble individuel de classements, je...