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:
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 -
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...
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...
J'ai un ensemble de données qui est des statistiques provenant d'un forum de discussion Web. J'examine la distribution du nombre de réponses qu'un sujet devrait avoir. En particulier, j'ai créé un ensemble de données qui contient une liste de nombres de réponses de sujets, puis le nombre de sujets...
J'ai étudié le package de démarrage dans R et bien que j'aie trouvé un certain nombre de bonnes amorces sur la façon de l'utiliser, je n'ai encore rien trouvé qui décrive exactement ce qui se passe "dans les coulisses". Par exemple, dans cet exemple , le guide montre comment utiliser les...
Comment puis-je vérifier si mes données, par exemple le salaire, proviennent d'une distribution exponentielle continue dans R? Voici l'histogramme de mon échantillon: . Toute aide sera fortement
J'ai récemment lu sur le test de Mann-Whitney U. Il s'avère que pour effectuer ce test dans R, vous devez réellement exécuter un test de Wilcoxon! Ma question: la statistique W de wilcox.testin R est-elle identique à la statistique
J'ai une matrice semi-petite de caractéristiques binaires de dimension 250k x 100. Chaque ligne est un utilisateur et les colonnes sont des "balises" binaires d'un certain comportement d'utilisateur, par exemple "likes_cats". user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 C 1...
Nous savons que dans le cas d'une distribution préalable correcte, P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(\theta \mid X) = \dfrac{P(X \mid \theta)P(\theta)}{P(X)} ∝P(X∣θ)P(θ)∝P(X∣θ)P(θ) \propto P(X \mid \theta)P(\theta) . La justification habituelle de cette étape est que la distribution...
Je ne suis même pas sûr que la question ait beaucoup de sens, mais je pense avoir vu quelques titres d'articles où ils proposaient une forêt aléatoire avec des effets aléatoires. Est-ce possible dans
Nous avons exécuté une régression logistique à effets mixtes en utilisant la syntaxe suivante; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Le sujet et l'objet sont les effets aléatoires. Nous...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur la validation croisée. Migré il y a 5 ans . J'ai lu d'autres sujets sur les diagrammes de dépendance partielle et la plupart d'entre eux concernent la façon dont vous les tracez réellement avec différents...
Je recherche une étude de cas de régression linéaire avancée illustrant les étapes nécessaires pour modéliser des relations non linéaires complexes et multiples à l'aide de GLM ou OLS. Il est étonnamment difficile de trouver des ressources allant au-delà des exemples d'école de base: la plupart des...
Il y a eu une certaine confusion dans ma tête au sujet de deux types d'estimateurs de la valeur de la population du coefficient de corrélation de Pearson. A. Fisher (1915) a montré que pour la population normale bivariée, empirique est un estimateur à biais négatif de ρ , bien que le biais ne...
En guise de préquelle à une question sur les modèles mixtes linéaires dans R, et à partager comme référence pour les aficionados de statistiques débutants / intermédiaires, j'ai décidé de publier en tant que "style Q&A" indépendant les étapes impliquées dans le calcul "manuel" du coefficients...
Je sais que pour les problèmes réguliers, si nous avons un meilleur estimateur régulier sans biais, ce doit être l'estimateur du maximum de vraisemblance (MLE). Mais en général, si nous avons un MLE sans biais, serait-ce aussi le meilleur estimateur sans biais (ou peut-être devrais-je l'appeler...